matlab中二维傅里叶变换去除图像条纹噪声程序

以下是Matlab中使用二维傅里叶变换去除条纹噪声的程序代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.png');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 显示原始图像
subplot(1,2,1),imshow(img_gray),title('Original Image');

% 使用二维傅里叶变换将图像转换到频域
f = fft2(double(img_gray));
fshift = fftshift(f);

% 定义条纹噪声的频率，这里假设是在水平方向上的
M = size(img_gray,1);
N = size(img_gray,2);
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);
% 设置条纹噪声的频率为20
D0 = 20;
H = 1 - exp(-(D.^2)./(2*(D0^2)));

% 将原始图像与条纹噪声滤波器卷积
G = H.*fshift;

% 使用逆傅里叶变换将图像转换回空域
g = ifft2(ifftshift(G));
% 取实部
g = real(g);
% 显示去噪后的图像
subplot(1,2,2),imshow(g,[]),title('Filtered Image');

程序的主要步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像；
2. 使用二维傅里叶变换将图像转换到频域；
3. 定义条纹噪声的频率，并生成条纹噪声滤波器；
4. 将原始图像与条纹噪声滤波器卷积；
5. 使用逆傅里叶变换将图像转换回空域，并取实部；
6. 显示去噪后的图像。

注意：以上程序仅考虑了水平方向上的条纹噪声，如果图像中存在垂直方向上的条纹噪声，需要分别处理。