用matlab将像差和傅里叶变换，逆傅里叶变换结合起来

在Matlab中，可以使用fft2函数进行二维傅里叶变换，使用ifft2函数进行二维傅里叶逆变换，可以使用imread函数读取图像文件，使用imshow函数显示图像，使用imwrite函数保存图像。以下是将像差和傅里叶变换，逆傅里叶变换结合的示例代码：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

% 创建一个随机的像差矩阵
noise = randn(size(I));

% 加入噪声
J = double(I) + noise;

% 显示原始图像和加噪声后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(I,[]);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(J,[]);
title('Image with Noise');

% 进行傅里叶变换
F = fft2(J);

% 取绝对值，用于显示幅度谱
F_abs = abs(F);

% 显示傅里叶变换后的幅度谱
figure;
imshow(log(1+F_abs),[]);
title('Fourier Transform');

% 进行傅里叶逆变换
J_restored = ifft2(F);

% 取实部，用于显示图像
J_restored = real(J_restored);

% 显示逆傅里叶变换后的图像
figure;
imshow(J_restored,[]);
title('Restored Image');

% 保存逆傅里叶变换后的图像
imwrite(uint8(J_restored),'lena_restored.png');

在上述示例中，我们首先使用imread函数读取lena.png图像，并创建一个随机的噪声矩阵。然后将噪声加到原始图像中，得到加噪声后的图像J。接着使用fft2函数对J进行傅里叶变换，得到频域图像F。取F的绝对值，用于显示幅度谱。然后使用ifft2函数对F进行傅里叶逆变换，得到恢复后的图像J_restored。最后使用imshow函数显示J_restored，并使用imwrite函数保存图像。