使⽤频域理想低通滤波器对含噪图像进行处理。 低通滤波器尺寸可以较为方便地进行设置。

matlab频域低通滤波代码 数字图像的频域滤波 1）设定截止频率D0 =100，试分别构建256×256的频域理想低通滤波器（ILPF）和频域理想高通滤波器（IHPF）。编写 MATLAB 代码，分别画出它们的频域滤波器响应 3D图及其对应的 2D 投影平面图。 2）任意读取一幅数字图像。编写 MATLAB 代码，分别利用理想低通滤波器（ILPF）和理想高通滤波器（IHPF）对其进行频域滤波处理。具体可参考如下步骤： (1) 消除折叠现象的填充：P=2M，Q=2N，其中 M、N 为原图像的尺寸； (2) 原图f(y, x)的傅立叶变换，产生F(u,v)； (3) 频谱中心化处理（当然也可以不变换，则H(u,v)要改变）； (4) 用滤波器函数H(u,v) 乘以F(u,v)； (5) 傅立叶反变换； (6) 取实数部分，绝对值很小的虚数部分是浮点运算存在误差造成的； (7) 空间域中心还原变换（反中心化）。 3）分别显示 ILPF 和 IHPF 两种滤波器滤波前的原始图像、滤波器频域响应（2D）及滤波结果图像。 4）对滤波结果进行必要分析，如振铃现象、图像模糊、图像变暗等说明原因，以及

支持非基2的快速傅里叶变换，基于CImage类，可以对很多格式的图片进行处理。

自己写的C#小程序实现图像模糊处理：1、高斯滤波；2、频域低通滤波法；3、中值滤波法；4、均值滤波；图像锐化处理：拉普拉斯锐化；图像增强：伪彩色增强