matlab用理想低通滤波器给图片去噪声

在Matlab中，可以使用`fspecial`函数创建理想低通滤波器。然后，使用`imfilter`函数将此滤波器应用到图像上，以去除噪声。

以下是一个使用理想低通滤波器去除图像噪声的示例代码：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0.05);

% 创建理想低通滤波器
D = 50; % 截止频率
h = fspecial('disk', D);

% 应用滤波器
filtered_img = imfilter(noisy_img, h);

% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1,3,2); imshow(noisy_img); title('添加高斯噪声后的图像');
subplot(1,3,3); imshow(filtered_img); title('应用理想低通滤波器后的图像');

在上面的代码中，我们首先读入原始图像，然后使用`imnoise`函数向图像中添加高斯噪声。接下来，我们使用`fspecial`函数创建一个半径为`D`的圆形理想低通滤波器。最后，我们使用`imfilter`函数将该滤波器应用到加噪图像上，得到去噪后的图像。最后，我们使用`imshow`函数显示所有三个图像：原始图像、加噪图像和去噪后的图像。

你可以根据自己的需要调整截止频率`D`来控制滤波器的效果。值得注意的是，理想低通滤波器可能会导致图像模糊，因此需要根据实际情况进行调整。