频域图像滤波

图像里的条纹干扰，尤其是那种横条纹和渐变纹，起来真不是一件小事。但你要是用 MATLAB，就可以靠频域下点狠招。傅里叶变换的玩法挺多的，把图像从空间域拉到频域后，条纹干扰就会变成特定频率的“图钉”——直观。你可以用fft2看频谱，再用滤波器精准下手。比如横条纹，在频域里就是水平方向的某些频率点，直接用带阻滤波器卡掉它们，效果还挺的。如果是渐变的那种干扰，那就得用更灵活的策略，像自适应滤波或者小波，思路不一样但思考方式挺有意思。操作方面，MATLAB 的图像工具箱支持得好，fft2负责正变换，ifft2用来还原图像。你还可以用imfilter搞空间滤波，搭配频域，干扰去得更干净。源码文件caoh

频域滤波技术在图像处理中具有重要作用，与传统的空间域滤波有着密切关系。它的基本步骤和在Matlab中的实现都是研究的重点。

标准偏差σ（Sigma）决定了高斯分布的形状。使用此滤波器的步骤如下：1）在变量img中加载要处理的图像；2）调用gfilter函数创建一个与图像'img'大小相匹配的滤波器。

Matlab开发：频域滤波器。这是一个简单的灰度图像频域滤波的Matlab实现。

巴特沃斯带通滤波器是我在东地中海大学数字图像处理课程中开发的一个简便函数。此函数利用频域中的带通滤波原理，通过组合低通和高通滤波器来实现。这项技术的应用范围涵盖了从图像增强到信号处理的广泛领域。有关完整报告，请参阅2010-2011春季学期的副教授哈桑·德米雷尔（Hasan Demirel）的详细说明：[链接]。

随着技术的进步，傅立叶变换和频域滤波在信号处理中发挥着重要作用。探讨了平滑频域滤波器、锐化频域滤波器和谐波过滤的应用场景。

使用Matlab对数字图像进行中值滤波的代码，适合初学者学习。

这段代码使用Matlab进行图像处理，重点介绍了傅里叶正反变换及其频域表示，以及实现理想方形低通滤波器和Butterworth滤波器。编写过程充满挑战，因为长时间未使用Matlab，开始时不免有些混淆，甚至中途不经意间开始写Python！最终幸运地完成了这一任务，也成为全班第一完成者。

利用matlab进行数字图像处理时，可以采用频域滤波器进行图像增强。这种方法能有效地改善图像的质量和清晰度。