matlab 图像低通滤波

Matlab 中可以使用函数 `imfilter` 来进行图像滤波操作，其中可以选择不同的滤波器类型实现低通滤波，比如高斯滤波器。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用高斯滤波器来实现图像的低通滤波。

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 定义高斯滤波器参数
sigma = 5;
kernel_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1;
kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);

% 进行滤波操作
filtered_img = imfilter(img, kernel, 'replicate');

% 显示原图和滤波后的图像
subplot(121);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(122);
imshow(filtered_img);
title('Filtered Image');

在这个示例中，我们首先读入一张图像，然后定义了一个高斯滤波器的参数，包括了高斯函数的标准差 `sigma` 和卷积核的大小 `kernel_size`，然后使用 `fspecial` 函数生成了一个高斯滤波器的卷积核 `kernel`。

最后，我们使用 `imfilter` 函数将图像 `img` 和卷积核 `kernel` 作为输入，进行滤波操作，并将结果保存到 `filtered_img` 中。最后，使用 `imshow` 函数显示原图和滤波后的图像。

需要注意的是，在进行滤波操作时，我们使用了 `replicate` 选项来处理图像边界，这个选项会将边界像素进行复制，避免了边缘处的信息丢失。