matlab频率域滤波代码

以下是一个MATLAB频率域滤波的示例代码：

% 读取图像
im = imread('lena.png');
im = im2double(im);

% 计算图像的FFT
fim = fft2(im);

% 计算频率域滤波器
H = fspecial('gaussian', size(im), 10);
H = fft2(H);

% 进行频率域滤波
fim_filtered = fim .* H;

% 计算反FFT并显示结果
im_filtered = ifft2(fim_filtered);
imshow(im_filtered);

这个代码将会读取一张名为“lena.png”的图像，并使用高斯滤波器进行频率域滤波。在计算频率域滤波器时，我们使用了MATLAB的“fspecial”函数来创建一个高斯滤波器。在进行频率域滤波时，我们简单地将图像的FFT和滤波器的FFT相乘。最后，我们计算反FFT以得到过滤后的图像，并用MATLAB的“imshow”函数来显示结果。

相关问题

matlab 进行频率域滤波

在 MATLAB 中进行频率域滤波，可以通过以下步骤实现：

1. 读取图像并进行灰度化处理：

img = imread('example.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

2. 对图像进行二维傅里叶变换：

img_fft = fft2(double(img_gray));

3. 对图像进行中心化处理：

img_fft_shift = fftshift(img_fft);

4. 构造滤波器，并将其应用于图像的频率域：

[M, N] = size(img_gray);
radius = 30;
H = fspecial('disk', radius);
H = padarray(H, [M-radius N-radius], 'post');
H = circshift(H, [-radius/2 -radius/2]);
H = fft2(H);
H = fftshift(H);
img_fft_filtered = img_fft_shift .* H;

在上述代码中，我们构造了一个半径为30像素的圆形滤波器，然后将其应用于图像的频率域中。

5. 对滤波后的图像进行逆傅里叶变换：

img_filtered = real(ifft2(ifftshift(img_fft_filtered)));

6. 显示原图和滤波后的图像：

subplot(1,2,1); imshow(img_gray); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(uint8(img_filtered)); title('Filtered Image');

上述代码中，我们使用 subplot 函数将原图和滤波后的图像显示在同一张图上，方便对比。

完整代码如下：

img = imread('example.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

img_fft = fft2(double(img_gray));
img_fft_shift = fftshift(img_fft);

[M, N] = size(img_gray);
radius = 30;
H = fspecial('disk', radius);
H = padarray(H, [M-radius N-radius], 'post');
H = circshift(H, [-radius/2 -radius/2]);
H = fft2(H);
H = fftshift(H);
img_fft_filtered = img_fft_shift .* H;

img_filtered = real(ifft2(ifftshift(img_fft_filtered)));

subplot(1,2,1); imshow(img_gray); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(uint8(img_filtered)); title('Filtered Image');

注意，上述代码中使用了 fspecial 函数生成圆形滤波器，如果需要使用其他类型的滤波器，可以参考 MATLAB 的官方文档进行修改。

matlab中频域滤波中循环处理图像的代码

A：

以下是在Matlab中针对频域滤波进行循环处理图像的代码：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 图像大小
[m, n] = size(gray_img);
% 频域变换（使用快速傅里叶变换）
f = fft2(gray_img);
% 移动零频至中心
fs = fftshift(f);
% 创建理想高通滤波器
r = 60; % 我们想要过滤掉所有频率小于60的内容
h = fspecial('disk', r);
highpassfilter = 1 - h ./ max(h(:));
% 创建经过频域滤波器的图像
fs_filtered = fs .* highpassfilter;
% 移动零频回原位
f_filtered = ifftshift(fs_filtered);
% 逆变换（使用快速傅里叶逆变换）
filtered_image = real(ifft2(f_filtered));
% 显示结果
imshow(filtered_image);