Matlab低通滤波器代码-频域滤波:SpectralFiltering for 数字图像
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简介：
本代码实现基于MATLAB的数字图像频域低通滤波处理，通过Spectral Filtering技术改善图像质量，去除高频噪声。
在MATLAB环境中实现数字图像的频域低通滤波与高通滤波操作：
1. 设定截止频率D0=100，编写代码构建256×256的理想低通滤波器（ILPF）和理想高通滤波器（IHPF）。绘制这两个滤波器在频域中的响应3D图及其对应的二维投影平面图。
2. 读取任意一幅数字图像，并利用上述的ILPF与IHPF进行频域处理。具体步骤如下：
(1) 使用P=2M和Q=2N填充原图像以消除折叠现象，其中M、N为原始图像尺寸；
(2) 对原图f(y,x)执行傅里叶变换得到F(u,v)；
(3) 执行频谱中心化处理（或调整H(u,v)，使滤波器函数与频率响应匹配）；
(4) 将滤波器函数H(u,v)乘以F(u,v)，完成滤波操作；
(5) 对经过步骤(4)的图像进行傅里叶反变换；
(6) 取结果的实数部分，忽略绝对值很小的虚部（这些通常是由浮点运算误差造成的）；
(7) 执行空间域中心还原变换以恢复原始图像的位置信息。
3. 分别展示ILPF和IHPF滤波前后的图像、频域响应图以及处理结果。这包括：
- 原始数字图像
- ILPF/IHPF的2D投影平面图
- 通过相应低通或高通滤波器处理后得到的结果图像
4. 分析并解释滤波效果，例如振铃效应、图像模糊度增加或者变暗等现象的原因。
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