用MATLAB实现调用imnoise3生成周期噪声，其中C=[0 32;0 64; 16 16;32 0;64 0; -16 16]; A=[0.1 0.3 0.9 0.5 0.01 0.2]; 将此噪声添加与lena_gray_512.tif得到带噪图，居中显示其频谱图。 (1) 对这个带噪图，试用带阻（通）滤波（实验六）去噪（注意在频谱图中确定尖峰对应噪声频率成分时列坐标和行坐标显示的顺序）。 (2) 或者给出自己的去噪方法。 (3) 或者试用自定义函数cnotch（陷波滤波器）去噪。

好的，我会根据你的要求回答你的问题，以下是针对你的问题的解答：

1. 生成周期噪声并添加到lena_gray_512.tif中：

请按照以下步骤操作：

% 读取lena_gray_512.tif图像
I = imread('lena_gray_512.tif');

% 生成周期噪声
[x,y] = meshgrid(1:size(I,2),1:size(I,1));
C = [0 32;0 64; 16 16;32 0;64 0; -16 16];
A = [0.1 0.3 0.9 0.5 0.01 0.2];
noise = zeros(size(I));
for i = 1:size(C,1)
    noise = noise + A(i)*cos(2*pi*(C(i,1)*x/size(I,2)+C(i,2)*y/size(I,1)));
end

% 将周期噪声添加到lena_gray_512.tif中
noisy_I = im2double(I) + noise;

% 显示带噪图像和频谱图
imshow(noisy_I);
F = fftshift(fft2(noisy_I));
F_mag = abs(F);
imshow(log(F_mag+1),[]);

2. 使用带阻（通）滤波器去噪：

请按照以下步骤操作：

% 生成带阻/通滤波器
M = size(I,1);
N = size(I,2);
D0 = 25;
W = 5;
H = ones(M,N);
for i = 1:size(C,1)
    u0 = round(C(i,2)*M/N);
    v0 = round(C(i,1));
    if A(i) > 0
        H = H .* (1 - exp(-W^2./(W^2 + (x-v0).^2 + (y-u0).^2))) .* (1 - exp(-W^2./(W^2 + (x+v0).^2 + (y+u0).^2)));
    else
        H = H + exp(-W^2./(W^2 + (x-v0).^2 + (y-u0).^2)) + exp(-W^2./(W^2 + (x+v0).^2 + (y+u0).^2));
    end
end

% 进行傅里叶变换
F_noisy_I = fftshift(fft2(noisy_I));

% 对频域图像进行滤波
F_filtered = F_noisy_I .* H;
filtered_I = real(ifft2(ifftshift(F_filtered)));

% 显示滤波后的图像和频谱图
imshow(filtered_I);
F_mag_filtered = abs(F_filtered);
imshow(log(F_mag_filtered+1),[]);

3. 使用自定义函数cnotch进行陷波滤波器去噪：

请按照以下步骤操作：

% 加载自定义函数cnotch
addpath('cnotch');

% 生成陷波滤波器
W = 5;
D0 = 25;
H = ones(M,N);
for i = 1:size(C,1)
    u0 = round(C(i,2)*M/N);
    v0 = round(C(i,1));
    H = H .* (1 - exp(-W^2./(W^2 + (x-v0).^2 + (y-u0).^2))) .* (1 - exp(-W^2./(W^2 + (x+v0).^2 + (y+u0).^2)));
end

% 对带噪图像进行陷波滤波
filtered_I = cnotch(noisy_I, H);

% 显示滤波后的图像和频谱图
imshow(filtered_I);
F_filtered = fftshift(fft2(filtered_I));
F_mag_filtered = abs(F_filtered);
imshow(log(F_mag_filtered+1),[]);

希望以上回答能够帮到你！