matlab图像频域滤波代码

以下是matlab中进行图像频域滤波的示例代码：

% 读入图像，转换为灰度图像
im = imread('lena.png');
if size(im, 3) == 3
    im = rgb2gray(im);
end

% 进行二维傅里叶变换
f = fft2(double(im));

% 对频谱进行中心化，将低频部分移到图像中心
fshift = fftshift(f);

% 构造一个低通滤波器
[M, N] = size(im);
D0 = 50; % 滤波器半径
H = zeros(M, N);
for i = 1:M
    for j = 1:N
        D = sqrt((i-M/2)^2 + (j-N/2)^2);
        if D <= D0
            H(i, j) = 1;
        end
    end
end

% 将滤波器应用于频谱
G = H .* fshift;

% 对滤波后的频谱进行反变换，得到滤波后的图像
g = real(ifft2(ifftshift(G)));

% 显示原图和滤波后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);imshow(im);title('原图');
subplot(1, 2, 2);imshow(g, []);title('滤波后的图像');

在上述代码中，我们首先读入图像并将其转换为灰度图像，然后利用`fft2`函数对图像进行二维傅里叶变换，得到图像的频谱。接着，我们对频谱进行中心化，将低频部分移到图像中心。然后，我们构造一个低通滤波器，将其应用于频谱。最后，我们对滤波后的频谱进行反变换，得到滤波后的图像，并显示原图和滤波后的图像。