opencv图像中余弦噪声去除，使用c++代码

以下是一个简单的C++代码，用于去除OpenCV图像中的余弦噪声：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    if (image.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image" << endl;
        return -1;
    }

    int rows = image.rows;
    int cols = image.cols;

    // 构建余弦波图像
    Mat cosImage(rows, cols, CV_32FC1);
    float frequency = 10.0f;
    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
        float* p = cosImage.ptr<float>(i);
        for (int j = 0; j < cols; j++)
        {
            p[j] = cos(2 * CV_PI * frequency * j / cols);
        }
    }

    // 对图像进行傅里叶变换
    Mat dctImage;
    dct(image, dctImage, DCT_ROWS);

    // 对余弦波进行傅里叶变换
    Mat dctCosImage;
    dct(cosImage, dctCosImage, DCT_ROWS);

    // 除去余弦噪声
    Mat filteredDctImage(rows, cols, CV_32FC1);
    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
        float* p = dctImage.ptr<float>(i);
        float* q = dctCosImage.ptr<float>(i);
        float* r = filteredDctImage.ptr<float>(i);
        for (int j = 0; j < cols; j++)
        {
            r[j] = p[j] / q[j];
        }
    }

    // 对处理后的图像进行傅里叶逆变换
    Mat filteredImage;
    idct(filteredDctImage, filteredImage, DCT_ROWS);

    // 将图像显示出来
    imshow("Original Image", image);
    imshow("Filtered Image", filteredImage);
    waitKey();

    return 0;
}

这段代码首先读取了一个灰度图像，然后构建了一个余弦波图像。接着，它对原始图像和余弦波图像分别进行了傅里叶变换，并将它们相除以消除余弦噪声。最后，它对处理后的图像进行了傅里叶逆变换，并将其显示出来。