matlab中二维傅里叶变换去除图像条纹噪声程序
时间: 2023-08-21 19:06:30 浏览: 28
可以使用以下代码实现:
```matlab
% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('image.png');
img = rgb2gray(img);
% 对图像进行二维傅里叶变换
f = fft2(double(img));
% 将零频率分量移到中心
fshift = fftshift(f);
% 创建一个与图像大小相同的高斯滤波器
[x, y] = meshgrid(-floor(size(img, 2)/2):floor(size(img, 2)/2)-1, -floor(size(img, 1)/2):floor(size(img, 1)/2)-1);
sigma = 10;
filt = exp(-(x.^2 + y.^2) / (2*sigma^2));
% 应用高斯滤波器
filt_fft = fft2(filt, size(img, 1), size(img, 2));
fshift_filt = fshift .* filt_fft;
% 去除条纹噪声
f_filt = ifftshift(fshift_filt);
img_filt = real(ifft2(f_filt));
% 显示结果
imshowpair(img, img_filt, 'montage');
```
这段代码会读取一张图像,将其转换为灰度图像,并对其进行二维傅里叶变换。然后,它会创建一个与图像大小相同的高斯滤波器,并将其应用于傅里叶变换的结果。最后,它会将处理后的傅里叶变换结果进行逆变换,得到去除了条纹噪声的图像。你可以自己调整高斯滤波器的参数来控制去噪的效果。