尝试生成匀质圆形影像，对其进行实验，观察星型伪影，设计滤波器消除伪影，展示结果；

生成匀质圆形影像可以使用 Python 中的 `numpy` 库，然后使用傅里叶变换生成频谱图，并对频谱图进行滤波，从而消除星型伪影。以下是 Python 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成匀质圆形影像
size = 256  # 图像大小
radius = size // 2  # 圆半径
center = (size // 2, size // 2)  # 圆中心
img = np.zeros((size, size))
for i in range(size):
    for j in range(size):
        if (i - center[0]) ** 2 + (j - center[1]) ** 2 <= radius ** 2:
            img[i, j] = 1

# 显示原始图像
plt.figure()
plt.title("原始图像")
plt.imshow(img, cmap="gray")

# 傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

# 显示频谱图
plt.figure()
plt.title("频谱图")
plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap="gray")

# 消除星型伪影
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size))
d = np.sqrt(x**2 + y**2)
sigma, alpha, beta = 0.4, 2, 1
h = np.exp(-((d * beta)**alpha) / (2 * (sigma**alpha)))
g = fshift * h
magnitude_spectrum_filtered = 20 * np.log(np.abs(g))

# 显示滤波后的频谱图
plt.figure()
plt.title("滤波后的频谱图")
plt.imshow(magnitude_spectrum_filtered, cmap="gray")

# 傅里叶反变换
ifshift = np.fft.ifftshift(g)
img_filtered = np.fft.ifft2(ifshift)
img_filtered = np.abs(img_filtered)

# 显示滤波后的图像
plt.figure()
plt.title("滤波后的图像")
plt.imshow(img_filtered, cmap="gray")

plt.show()

程序运行后，会生成匀质圆形影像，并显示原始图像、频谱图、滤波后的频谱图和滤波后的图像。其中，使用高斯滤波器消除了星型伪影。可以看到，滤波后的图像中不存在明显的星型伪影。