理想高通滤波透视图代码matlab

理想高通滤波透视图处理图像的代码与二维图像处理类似，只需要对三维图像进行逐层处理即可。以下是使用 MATLAB 实现理想高通滤波透视图处理图像的示例代码：

% 读取透视图像
img = imread('perspective.jpg');

% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 傅里叶变换
f = fftn(img_gray);
fshift = fftshift(f);

% 构建理想高通滤波器
[M, N, O] = size(img_gray);
crow = fix(M/2);
ccol = fix(N/2);
zrow = fix(O/2);
mask = ones(M, N, O);
mask(crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30, zrow-3:zrow+3) = 0;

% 进行滤波
fshift = fshift .* mask;
f_ishift = ifftshift(fshift);
img_back = abs(ifftn(f_ishift));

% 显示原图和处理后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_back, []);
title('Processed Image');

在代码中，首先使用 `imread` 函数读取透视图像，然后使用 `rgb2gray` 函数将图像转换为灰度图像。接着，使用 `fftn` 函数对图像进行傅里叶变换，并使用 `fftshift` 函数将频域中心移到图像中心。构建理想高通滤波器，将滤波器与频域图像相乘，再使用 `ifftshift` 函数将频域中心移回原位，使用 `ifftn` 函数进行傅里叶反变换，最后使用 `abs` 函数获取处理后的图像的幅值，即处理后的图像。最后，使用 `subplot` 和 `imshow` 函数显示原图和处理后的图像，使用 `title` 函数添加图像标题。