傅里叶变换与高低频滤波及matlab编程

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1、傅里叶变换与高低频滤波及matlab编程傅里叶变换及傅里叶反变换的matlab函数傅里叶正变换函数：一维：fft二维：fft2傅里叶反变换函数：一维：ifft二维：ifft2高低频滤波由于图像的低频成分反映的是图像的概貌，而图像的高频部分反映的是图像的细节；所以对图像进行低频滤波可以得到图像的概貌，而高频滤波则可以反映图像的轮廓细节低频滤波的matlab实现Z=imread('Lenna.bmp')A=double(Z);subplot(1,2,1),imshow(Z);B=ones(256,256);B(128-30:128+30,128-30:12

2、8+30)=1;C=fftshift(fft2(A));D=C.*B;FF=ifft2(D);subplot(1,2,2),imshow(abs(FF),[]);实验结果：实验分析：变换后图像会有模糊高频滤波的matlab实现1Z=imread('Lenna.bmp')A=double(Z);subplot(1,2,1),imshow(Z);B=zeros(256,256);B(128-30:128+30,128-30:128+30)=1;B1=1-B;C=fftshift(fft2(A));D=C.*B1;FF=ifft2(D);subplot(1,

3、2,2),imshow(abs(FF),[]);高频滤波的matlab实现2Z=imread('Lenna.bmp')A=double(Z);subplot(1,2,1),imshow(Z);B=ones(256,256);B(128-30:128+30,128-30:128+30)=0;C=fftshift(fft2(A));D=C.*B;FF=ifft2(D);subplot(1,2,2),imshow(abs(FF),[]);实验结果：实验分析：变换后可以得到图像的轮廓