帮我写一段实现对图像进行同态滤波图像增强处理的matlab代码

好的，下面是一段实现对图像进行同态滤波图像增强处理的Matlab代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
if size(img,3) == 3
    img = rgb2gray(img);
end

% 对数变换
img_log = log(double(img) + 1);

% 定义滤波器参数
D0 = 30; % 截止频率
n = 2; % 巴特沃斯滤波器阶数

% 高斯滤波器
H = fspecial('gaussian', size(img), D0);

% 巴特沃斯滤波器
H = 1 - butterworthFilter(size(img), D0, n);

% 对频域图像进行滤波
img_fft = fft2(double(img_log));
img_fft = img_fft .* H;
img_ifft = real(ifft2(img_fft));

% 指数变换
img_exp = exp(img_ifft) - 1;

% 裁剪和缩放
img_out = img_exp(2:end, 2:end);
img_out = img_out / max(img_out(:));
img_out = imresize(img_out, 0.5);

% 显示原图和增强后的图像
figure;
subplot(121); imshow(img); title('原图');
subplot(122); imshow(img_out); title('增强后的图像');

% 定义巴特沃斯滤波器函数
function H = butterworthFilter(size, D0, n)
    [x, y] = meshgrid(1:size);
    center = ceil(size / 2);
    dist = sqrt((x - center).^2 + (y - center).^2);
    H = 1 ./ (1 + (dist ./ D0).^(2 * n));
end

这段代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后对图像进行对数变换，将其从空间域转换到频域。接着定义高斯滤波器和巴特沃斯滤波器，并对频域图像进行滤波处理。然后对滤波后的频域图像进行指数变换，将其从频域转换回空间域。最后对增强后的图像进行裁剪和缩放，以便显示。我们还定义了一个butterworthFilter函数，用于生成巴特沃斯滤波器。