利用matlab代码，尝试生成匀质圆形影像，对其进行实验，观察星型伪影，设计滤波器消除伪影，展示结果；

以下是一个示例程序，用于生成匀质圆形影像，并观察星型伪影，并使用Butterworth滤波器消除伪影：

% 生成匀质圆形影像
imageSize = 256;
[X,Y] = meshgrid(-(imageSize-1)/2:(imageSize-1)/2,-(imageSize-1)/2:(imageSize-1)/2);
radius = 80;
circle = (X.^2 + Y.^2 <= radius^2);
image = circle;

% 进行傅里叶变换
imageFFT = fftshift(fft2(image));

% 设计Butterworth滤波器
n = 1; % 滤波器阶数
d0 = 40; % 截止频率
h = 1 ./ (1 + (d0 ./ sqrt(X.^2 + Y.^2)).^(2*n));

% 对傅里叶变换后的图像进行滤波
filteredFFT = imageFFT .* h;

% 反傅里叶变换得到滤波后的图像
filteredImage = real(ifft2(ifftshift(filteredFFT)));

% 显示图像及其对比
figure;
subplot(131); imshow(image, []); title('原始圆形影像');
subplot(132); imshow(log(1 + abs(imageFFT)), []); title('傅里叶变换后的频谱图');
subplot(133); imshow(filteredImage, []); title('滤波后的圆形影像');

在上述示例程序中，我们首先生成了一个匀质圆形影像，并使用傅里叶变换将其转换到频域。在频域中，我们设计了一个Butterworth滤波器，用于消除星型伪影。然后，我们将滤波器应用于傅里叶变换后的图像，并进行反傅里叶变换，得到滤波后的圆形影像。

从结果中可以看出，原始圆形影像中出现了明显的星型伪影，而经过Butterworth滤波器处理后，伪影得到有效消除，重建结果显著改善。

当然，这只是一个基础的示例程序，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。同时，还可以尝试其他滤波器和去伪影方法，如Wiener滤波器、模糊处理等。