图像处理中频率符合matlab代码

当涉及图像处理中的频率操作时，MATLAB提供了许多函数和工具箱。以下是一些常见的MATLAB代码示例，用于图像频率处理：

1. 傅里叶变换（Fourier Transform）：

   img = imread('image.jpg'); % 读取图像
   img_gray = rgb2gray(img); % 转为灰度图像
   img_fft = fft2(double(img_gray)); % 对图像进行傅里叶变换
   img_fft_shifted = fftshift(img_fft); % 将零频分量移到图像中心

   % 显示原始图像和频谱
   figure;
   subplot(1, 2, 1);
   imshow(img_gray);
   title('原始图像');
   subplot(1, 2, 2);
   imshow(log(1 + abs(img_fft_shifted)), []);
   title('频谱');

2. 高通滤波（High-pass Filtering）：

   img = imread('image.jpg'); % 读取图像
   img_gray = rgb2gray(img); % 转为灰度图像
   img_fft = fft2(double(img_gray)); % 对图像进行傅里叶变换
   img_fft_shifted = fftshift(img_fft); % 将零频分量移到图像中心

   % 定义高通滤波器
   [rows, cols] = size(img_gray);
   center_row = floor(rows / 2) + 1;
   center_col = floor(cols / 2) + 1;
   cutoff_freq = 50; % 截止频率
   highpass_filter = ones(rows, cols);
   highpass_filter(center_row-cutoff_freq:center_row+cutoff_freq, center_col-cutoff_freq:center_col+cutoff_freq) = 0;

   % 应用高通滤波器
   img_fft_shifted_filtered = img_fft_shifted .* highpass_filter;
   img_fft_filtered = ifftshift(img_fft_shifted_filtered);
   img_filtered = real(ifft2(img_fft_filtered));

   % 显示原始图像和滤波结果
   figure;
   subplot(1, 2, 1);
   imshow(img_gray);
   title('原始图像');
   subplot(1, 2, 2);
   imshow(uint8(img_filtered));
   title('滤波结果');

3. 低通滤波（Low-pass Filtering）：

   img = imread('image.jpg'); % 读取图像
   img_gray = rgb2gray(img); % 转为灰度图像
   img_fft = fft2(double(img_gray)); % 对图像进行傅里叶变换
   img_fft_shifted = fftshift(img_fft); % 将零频分量移到图像中心

   % 定义低通滤波器
   [rows, cols] = size(img_gray);
   center_row = floor(rows / 2) + 1;
   center_col = floor(cols / 2) + 1;
   cutoff_freq = 50; % 截止频率
   lowpass_filter = zeros(rows, cols);
   lowpass_filter(center_row-cutoff_freq:center_row+cutoff_freq, center_col-cutoff_freq:center_col+cutoff_freq) = 1;

   % 应用低通滤波器
   img_fft_shifted_filtered = img_fft_shifted .* lowpass_filter;
   img_fft_filtered = ifftshift(img_fft_shifted_filtered);
   img_filtered = real(ifft2(img_fft_filtered));

   % 显示原始图像和滤波结果
   figure;
   subplot(1, 2, 1);
   imshow(img_gray);
   title('原始图像');
   subplot(1, 2, 2);
   imshow(uint8(img_filtered));
   title('滤波结果');

这些示例代码演示了傅里叶变换以及高通滤波和低通滤波的应用。你可以根据你的具体需求进行修改和调整。