一幅已知噪声频率的含噪图像，采用什么方法复原图像较好?请简要说明原理。编写MTLAB代码验证采用方法的合理性（要求：自行编写滤波器函数）（20分） 方法：可以选用陷波滤波器。 原理：陷波滤波器可以阻止或通过以上某个频率为中心的邻域里的频率分量。 原图像的有用成分一般位于低频部分，可对图像添加纹理噪声，形成噪声图像；分析纹理的频率，设计陷波滤波器滤除噪声。

陷波滤波器可以通过设置截止频率和带宽来选择需要滤除的噪声频率范围。对于含噪图像，我们需要先将其进行傅里叶变换，然后根据噪声频率的位置设计一个陷波滤波器，最后进行频域滤波操作并将结果进行反傅里叶变换得到复原图像。

以下是MATLAB代码示例，假设我们需要滤除50Hz附近的噪声频率：

% 读入含噪图像并进行傅里叶变换
img = imread('noisy_image.jpg');
img_fft = fft2(img);

% 计算图像的频率分布
[M, N] = size(img);
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);

% 设计陷波滤波器，截止频率为50Hz，带宽为10Hz
D0 = 50;
W = 10;
H = 1 - exp(-(D.^2 - D0^2)./(D.*W).^2);

% 进行频域滤波操作
img_fft_filtered = img_fft.*H;

% 将结果进行反傅里叶变换得到复原图像
img_filtered = uint8(ifft2(img_fft_filtered));

需要注意的是，陷波滤波器的设计需要根据具体情况进行，不同的图像和噪声频率可能需要不同的滤波器参数。同时，在进行滤波操作时需要注意频谱的对称性，滤波后的频谱需要进行中心化处理才能得到正确的结果。