matlab实现频率域平滑滤波器和锐化滤波器函数

频率域平滑滤波器函数:

function [output] = freq_smooth_filter(input, D0)
% input为输入图像，D0为平滑半径
% output为滤波后的图像

% 获取输入图像的大小
[M, N] = size(input);

% 计算傅里叶变换
F = fft2(input);

% 构造平滑滤波器
H = zeros(M, N);
for i = 1:M
    for j = 1:N
        D = sqrt((i-M/2)^2 + (j-N/2)^2);
        H(i,j) = exp(-(D^2)/(2*D0^2));
    end
end

% 滤波
G = H .* F;

% 计算傅里叶反变换
output = real(ifft2(G));
end

频率域锐化滤波器函数：

function [output] = freq_sharp_filter(input, alpha, D0)
% input为输入图像，alpha为锐化系数，D0为平滑半径
% output为滤波后的图像

% 获取输入图像的大小
[M, N] = size(input);

% 计算傅里叶变换
F = fft2(input);

% 构造平滑滤波器
H = zeros(M, N);
for i = 1:M
    for j = 1:N
        D = sqrt((i-M/2)^2 + (j-N/2)^2);
        H(i,j) = 1 - exp(-(D^2)/(2*D0^2));
    end
end

% 构造锐化滤波器
L = alpha + (1-alpha) * H;

% 滤波
G = L .* F;

% 计算傅里叶反变换
output = real(ifft2(G));
end

其中，D0为平滑半径，alpha为锐化系数。需要注意的是，频率域锐化滤波器可能会引入噪声，因此需要进行适当的平滑操作。在实际应用中，可以根据具体情况调整参数，达到最佳效果。