编写sfrmat4函数

以下是使用SFR算法计算图像分辨率的MATLAB函数`sfrmat4`的示例代码：

function [sfr, freq] = sfrmat4(img, fft_size, angle, threshold, num_cycles, sample_rate)
% SFRMAT4 计算SFR（剑桥边缘和分辨率）曲线，并返回频率和幅度
%   [SFR, FREQ] = SFRMAT4(IMG, FFT_SIZE, ANGLE, THRESHOLD, NUM_CYCLES, SAMPLE_RATE) 
%   IMG - 输入图像
%   FFT_SIZE - 快速傅里叶变换的大小
%   ANGLE - 检测角度
%   THRESHOLD - 确定边缘位置的阈值
%   NUM_CYCLES - 检测周期数
%   SAMPLE_RATE - 采样率
%
%   SFR - SFR曲线的幅度
%   FREQ - SFR曲线的空间频率

% 将图像转换为灰度图
if size(img,3) == 3
    gray_img = rgb2gray(img);
else
    gray_img = img;
end

% 计算水平或垂直方向的SFR
if angle == 0
    % 水平方向
    edge_img = edge(gray_img, 'sobel', threshold, 'horizontal');
    edge_img = edge_img(1:sample_rate:end, :);
    num_pixels = size(edge_img, 2);
    sfr = zeros(1, num_pixels);
    for i = 1:num_pixels
        sfr(i) = sum(edge_img(:,i)) / (num_cycles * sample_rate);
    end
else
    % 垂直方向
    edge_img = edge(gray_img, 'sobel', threshold, 'vertical');
    edge_img = edge_img(:, 1:sample_rate:end);
    num_pixels = size(edge_img, 1);
    sfr = zeros(1, num_pixels);
    for i = 1:num_pixels
        sfr(i) = sum(edge_img(i,:)) / (num_cycles * sample_rate);
    end
end

% 计算频率
freq = linspace(0, 0.5, num_pixels/2) * fft_size;

% 进行傅里叶变换
fft_sfr = fft(sfr, fft_size);
fft_sfr = abs(fft_sfr(1:fft_size/2));

% 归一化
fft_sfr = fft_sfr / max(fft_sfr);

% 返回结果
sfr = fft_sfr;
freq = freq(1:end-1);
end

需要注意的是，该函数仅适用于灰度图像。如果要对彩色图像进行分辨率计算，需要先将其转换为灰度图像。此外，SFR算法的参数需要根据图像的特性进行适当调整。