二维傅里叶滤波matlab代码

下面是一个基本的二维傅里叶滤波的Matlab代码示例：

% 读取图像
image = imread('input_image.png');
image = rgb2gray(image); % 如果图像是彩色的，转换为灰度图像

% 对图像进行二维傅里叶变换
f = fft2(double(image));

% 构建滤波器（这里使用一个理想低通滤波器）
filter = zeros(size(image));
filter_radius = 50; % 滤波器半径

center_x = floor(size(filter,2)/2) + 1;
center_y = floor(size(filter,1)/2) + 1;

for i = 1:size(filter,1)
    for j = 1:size(filter,2)
        distance = sqrt((i-center_y)^2 + (j-center_x)^2);
        if distance <= filter_radius
            filter(i,j) = 1;
        end
    end
end

% 将滤波器应用于频域图像
filtered_image = f .* filter;

% 对滤波后的图像进行反傅里叶变换
result_image = ifft2(filtered_image);

% 显示原始图像和滤波结果
subplot(1,2,1), imshow(image), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(abs(result_image), []), title('滤波结果');

这段代码首先读取输入图像，然后对其进行二维傅里叶变换。接下来，根据需要构建一个滤波器（在这个示例中使用的是理想低通滤波器）。然后，将滤波器应用于频域图像，得到滤波后的图像。最后，对滤波后的图像进行反傅里叶变换，并显示原始图像和滤波结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据需要调整滤波器类型、参数以及其他处理步骤。