matlab中二维傅里叶变换去除图像条纹噪声程序

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于对图像进行二维傅里叶变换（DFT），并将其转换为频率域。然后，通过滤波来去除图像中的条纹噪声，并使用逆傅里叶变换（IDFT）将图像转换回时域。

% 读取图像
I = imread('image.png');
% 转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 对图像进行二维傅里叶变换
F = fft2(I);
% 将零频率分量移到频谱中心
F = fftshift(F);
% 生成一个滤波器，用于去除条纹噪声
[M, N] = size(I);
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);
D0 = 100;
H = 1 - exp(-(D.^2./(2*(D0^2))));
% 将滤波器应用于频域中的图像
G = H.*F;
% 将频域图像转换回时域
G = ifftshift(G);
J = ifft2(G);
% 显示原始图像和去噪后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(abs(J), []);
title('去除条纹噪声后的图像');

这个代码的基本思路是：通过傅里叶变换将图像转换到频域，使用一个滤波器来去除条纹噪声，然后使用逆傅里叶变换将图像转换回时域。为了去除条纹噪声，我们可以使用一个高斯滤波器，将其应用于频域中的图像。在这个例子中，我们使用了一个带有特定截止频率的高斯滤波器。