利用lpfilter函数，使用高斯低通滤波器进行滤波，并显示出显示出原图像、以图像形式显示的低通滤波器、原图像的图谱、滤波后的图像。

在Matlab中，`lpfilter` 函数通常用于应用数字信号处理中的低通滤波器，特别是在时间序列数据上。对于图像处理，虽然`imfilter` 函数更常用，但它也可以间接应用于二维数组，比如将每个像素看作是一个一维信号。

要利用 `lpfilter` 对图像进行高斯低通滤波，首先你需要准备一个高斯核，然后按照以下步骤操作：

1. **生成高斯核**：
使用 `fspecial('gaussian', [kernel_size, kernel_size], sigma)` 来创建一个高斯内核，其中 `kernel_size` 是滤波器大小，`sigma` 决定了滤波器的平滑程度。

2. **滤波处理**：

   img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片文件名
   kernel = fspecial('gaussian', [kernel_size, kernel_size], sigma);
   filtered_img = lpfilter(img(:), 1, kernel); % 将图像展平为一维向量，过滤后再恢复为二维

3. **显示原图像和滤波后的图像**：

   subplot(2, 2, 1)
   imshow(img)
   title('Original Image')
   
   subplot(2, 2, 2)
   imshow(kernel, 'InitialMagnification', 'fit') % 显示高斯滤波器
   title('Low-pass Filter Kernel')

   subplot(2, 2, 3)
   imagesc(img)
   colorbar
   title('Image Spectrum (Magnitude)')
   colormap(jet) % 可视化频率响应

   subplot(2, 2, 4)
   imshow(filtered_img)
   title('Filtered Image')

这样就展示了原始图像、滤波器模板、原图像的频谱以及经过高斯低通滤波后的结果。