matlab中傅里叶变换提取图像的高频低频值

在Matlab中，可以使用傅里叶变换（`fft2`函数）来提取图像的频域信息。具体步骤如下：

1. 读入图像并转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对灰度图像进行傅里叶变换。

fft_img = fft2(gray_img);

3. 将零频分量移动到频谱的中心。

fft_img_shifted = fftshift(fft_img);

4. 取出频谱的实部和虚部。

real_part = real(fft_img_shifted);
imag_part = imag(fft_img_shifted);

5. 计算频率域的幅值谱。

amplitude_spectrum = log(1 + abs(fft_img_shifted));

6. 根据幅值谱的特点，可以将频率域分为高频和低频两部分。

[h, w] = size(amplitude_spectrum);
center_h = floor(h/2);
center_w = floor(w/2);

% 提取高频部分
high_frequency = amplitude_spectrum(1:center_h-1, center_w+1:end);

% 提取低频部分
low_frequency = amplitude_spectrum(center_h+1:end, center_w+1:end);

这样，就可以通过傅里叶变换提取图像的高频和低频信息了。