matlabfft滤波

MATLAB中的FFT滤波是一种基于频域的滤波方法，通过对图像进行二维FFT变换，将频率域中高频分量的幅值置为零，从而实现低通滤波的效果。具体步骤如下：

1. 定义滤波器大小，例如使用高斯低通滤波器。
2. 使用fft2函数对原始图像进行二维FFT变换，将时域图像转换到频域。
3. 对频域图像进行滤波处理，将高频分量的幅值置为零。
4. 使用ifft2函数对滤波后的频域图像进行傅里叶反变换，将频域图像转换回时域图像。
5. 根据需要，可以裁剪滤波后的图像大小，以保持与原始图像相同的尺寸。

下面是一个示例代码，演示了如何使用FFT滤波对图像进行处理：

% 定义滤波器大小
Gaussian_size = 10;

% 高斯低通滤波
H = GaussianLowpass(original, Gaussian_size);

% 时域图像转换到频域
J = fftshift(fft2(original, size(H, 1), size(H, 2)));

% 滤波处理
K = J .* H;

% 傅里叶反变换
filtered = real(ifft2(ifftshift(K)));

% 裁剪滤波后的图像大小
filtered = filtered(1:size(original, 1), 1:size(original, 2));

% 显示滤波后的图像
figure;
imagesc(filtered);
colormap('jet');
axis image;

% 高斯低通滤波器函数
function H = GaussianLowpass(img, D0)
    [M, N] = size(img);
    H = zeros(2 * M, 2 * N);
    for u = 1:2 * M
        for v = 1:2 * N
            D_square = (u - M) * (u - M) + (v - N) * (v - N);
            H(u, v) = exp(-D_square / (2 * D0 * D0));
        end
    end
end

这段代码中，首先定义了滤波器大小，然后使用GaussianLowpass函数生成高斯低通滤波器。接下来，使用fft2函数对原始图像进行二维FFT变换，将时域图像转换到频域。然后，对频域图像进行滤波处理，将高频分量的幅值置为零。最后，使用ifft2函数对滤波后的频域图像进行傅里叶反变换，将频域图像转换回时域图像。最后，根据需要，可以裁剪滤波后的图像大小，以保持与原始图像相同的尺寸。