如何在MATLAB中对图片进行巴特沃斯低通滤波

您可以使用MATLAB信号处理工具箱中的`butter`函数来实现巴特沃斯低通滤波。先使用`imread`函数读取图片，然后将其转换为灰度图像。接着，计算频域中心并使用`fft2`函数将图像转换为频域图像。使用`butter`函数计算巴特沃斯低通滤波器系数，并使用`ifftshift`和`ifft2`函数将滤波器应用于频域图像以获得滤波后的图像。最后，使用`imshow`函数显示滤波后的图像。下面是示例代码：

% 读取图片
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 计算图像的频域中心
center = floor(size(img_gray)/2) + 1;
% 将图像转换为频域图像
img_fft = fft2(double(img_gray));
% 计算巴特沃斯低通滤波器系数
wn = 0.5; % 截止频率（归一化频率）
[b, a] = butter(4, wn, 'low'); % 4阶巴特沃斯低通滤波器
% 将滤波器应用于频域图像
img_fft_filtered = img_fft .* freqz2(b, a, size(img_fft), center);
% 将滤波后的频域图像转换为图像
img_filtered = real(ifft2(img_fft_filtered));
% 显示滤波后的图像
imshow(uint8(img_filtered));