matlab中二维傅里叶变换去除图像条纹噪声程序
时间: 2023-08-22 20:03:48 浏览: 32
在MATLAB中,可以使用二维傅里叶变换来去除图像的条纹噪声。以下是一个简单的程序示例:
```matlab
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);
% 计算图像的二维傅里叶变换
fft_image = fft2(double(gray_image));
% 将频谱中心移到图像的中心
shifted_fft = fftshift(fft_image);
% 设计一个滤波器来去除条纹噪声
[M, N] = size(shifted_fft);
filter = ones(M, N);
filter(100:M-100, 100:N-100) = 0;
% 应用滤波器
filtered_fft = shifted_fft .* filter;
% 将频谱移回原始位置
shifted_filtered_fft = ifftshift(filtered_fft);
% 计算逆傅里叶变换以获得去除噪声的图像
filtered_image = real(ifft2(shifted_filtered_fft));
% 显示原始图像和去除噪声后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_image);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(filtered_image));
title('去除噪声后的图像');
```
在上述代码中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,我们计算图像的二维傅里叶变换,并将频谱中心移到图像的中心。接下来,我们设计一个滤波器来去除条纹噪声。在这个示例中,我们使用了一个简单的矩形滤波器,将图像中心的频谱设置为0,而保留了周围的频谱。然后,我们将滤波器应用于频谱,并将频谱移回原始位置。最后,我们计算逆傅里叶变换以获得去除噪声的图像,并将原始图像和去除噪声后的图像进行显示。
请注意,这只是一个简单的示例程序,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和改进。