matlab2022a读入一幅图像，进行理想低通滤波，取理想低通滤波的截止频率分别为5,15,35,70，同屏显示原始图像和滤波后的图像，并标注截止频率。简单程序

好的，以下是简单的Matlab程序实现：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 显示原始图像
subplot(2,3,1);
imshow(img);
title('Original Image');

% 对原始图像进行理想低通滤波
d0 = [5, 15, 35, 70];
for i = 1:length(d0)
    % 构造理想低通滤波器
    H = fspecial('disk', d0(i));
    
    % 进行空域滤波
    img_filtered = imfilter(img, H, 'replicate');
    
    % 显示滤波后的图像
    subplot(2,3,i+1);
    imshow(img_filtered);
    title(['D0 = ',num2str(d0(i))]);
end

运行上述代码，即可在同一窗口中显示原始图像和四张滤波后的图像，每张图像上标注了对应的截止频率。注意，为了方便起见，这里使用了`fspecial`函数构造了圆形的理想低通滤波器。如果需要自己实现理想低通滤波器，可以参考前面给出的代码。

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matlab2022a读入一幅图像，进行理想低通滤波，取理想低通滤波的截止频率分别为5,15,35,70，同屏显示原始图像和滤波后的图像，并标注截止频率。

好的，我了解了你的要求。以下是Matlab代码实现：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 显示原始图像
subplot(2,3,1);
imshow(img);
title('Original Image');

% 对原始图像进行理想低通滤波
d0 = [5, 15, 35, 70];
for i = 1:length(d0)
    % 构造理想低通滤波器
    [M, N] = size(img);
    u = 0:(M-1);
    v = 0:(N-1);
    idx = find(u > M/2);
    u(idx) = u(idx) - M;
    idy = find(v > N/2);
    v(idy) = v(idy) - N;
    [V, U] = meshgrid(v, u);
    D = sqrt(U.^2 + V.^2);
    H = double(D <= d0(i));
    
    % 进行频域滤波
    img_fft = fft2(double(img));
    img_fft_shift = fftshift(img_fft);
    img_fft_filtered = img_fft_shift .* H;
    img_filtered = real(ifft2(ifftshift(img_fft_filtered)));
    
    % 显示滤波后的图像
    subplot(2,3,i+1);
    imshow(img_filtered, []);
    title(['D0 = ',num2str(d0(i))]);
end

运行上述代码，即可在同一窗口中显示原始图像和四张滤波后的图像，每张图像上标注了对应的截止频率。注意，为了更好地显示滤波后的图像，使用了`imshow(img_filtered, [])`，即将图像的像素值范围缩放到[0,1]。如果需要显示滤波后的图像的具体像素值，可以将`[]`改为`[0,255]`。

matlab读入一幅图像，进行理想低通滤波，取理想低通滤波的截止频率分别为5.15.35.70，同屏显示原始图像和滤波后的图像，并标注截止频率

好的，我理解了你的问题。下面是你需要的Matlab代码：

% 读入一幅图像
I = imread('image.jpg');

% 显示原始图像
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');

% 进行理想低通滤波
D0 = [5, 15, 35, 70]; % 理想低通滤波的截止频率
for i = 1:length(D0)
    H = lpfilter('ideal', size(I,1), size(I,2), D0(i)); % 生成理想低通滤波器
    J = dftfilt(I, H); % 进行频域滤波
    % 显示滤波后的图像并标注截止频率
    subplot(2,2,i+1);
    imshow(J);
    title(sprintf('截止频率：%d', D0(i)));
end

上面的代码中，我们使用 `imread` 函数读入一幅图像。然后，使用 `subplot` 函数将原始图像和滤波后的图像显示在同一张图上。接着，我们使用 `lpfilter` 函数生成理想低通滤波器，并使用 `dftfilt` 函数进行频域滤波。最后，我们使用 `imshow` 函数将滤波后的图像显示出来，并使用 `title` 函数标注截止频率。

希望能够帮助到你！