matlab周期噪声,matlab – 使用傅立叶变换从图像中去除周期性噪声

要在 MATLAB 中去除周期性噪声，可以使用傅里叶变换来实现。以下是简单的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行2D傅里叶变换。

3. 计算幅度谱和相位谱。

4. 通过在幅度谱中过滤掉周期性噪声，生成新的幅度谱。

5. 通过将新的幅度谱与原始相位谱组合来生成一个新的复合图像。

6. 对新的复合图像进行2D傅里叶反变换。

7. 最后，显示去除周期性噪声的图像。

以下是MATLAB代码示例：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
gray = rgb2gray(img);

% 进行2D傅里叶变换
f = fft2(double(gray));

% 计算幅度谱和相位谱
F = fftshift(f);
F_abs = abs(F);
F_phase = angle(F);

% 过滤周期性噪声并生成新的幅度谱
[r, c] = size(F_abs);
for i = 1:r
    for j = 1:c
        if F_abs(i,j) > 10000 % 设置一个阈值来过滤噪声
            F_abs(i,j) = 0;
        end
    end
end

% 生成新的复合图像
F_new = F_abs .* exp(1i.*F_phase);
f_new = ifftshift(F_new);
img_new = real(ifft2(f_new));

% 显示去除周期性噪声的图像
imshow(uint8(img_new));

请注意，这只是简单的演示代码，具体的阈值和过滤方法可能需要根据具体情况进行调整。