MATLAB巴特沃斯高通滤波图像

clc,clear,close all  % 清理命令区、清理工作区、关闭显示图形
warning off       % 消除警告
feature jit off      % 加速代码运行
D0 = 4; % 阻止的频率点与频域中心的距离
n = 2;  % 阶次
im = imread('coloredChips.png');           % 原图像
R = imnoise(im(:,:,1),'gaussian',0,0.01);  % R + 白噪声
G = imnoise(im(:,:,2),'gaussian',0,0.01);  % G + 白噪声
B = imnoise(im(:,:,3),'gaussian',0,0.01);  % B + 白噪声
im = cat(3,R,G,B);                         % 原图像 + 白噪声
R1 = freqfilter_btw_Hp(R,D0,n);     % 巴特沃斯高通滤波器
G1 = freqfilter_btw_Hp(G,D0,n);     % 巴特沃斯高通滤波器
B1 = freqfilter_btw_Hp(B,D0,n);     % 巴特沃斯高通滤波器
im1 = cat(3,R1,G1,B1);
im1 = uint8(im1);
figure('color',[1,1,1])
subplot(121),imshow(im,[]); title('原始图像')
subplot(122),imshow(im1,[]); title('巴特沃斯高通滤波图像');

function im5 = freqfilter_btw_Hp(im,D0,n)
% 巴特沃斯高通滤波器
% input:
%     M,N:频域滤波器的尺寸
%     D0：带阻滤波器的截止频率
%     n ：阶次
% output:
%       H：M x N的矩阵，表示频域滤波器矩阵，数据类型为double，if ~isa(im,'double')im1 = double(im)/255; end
im2 = fft2(im1);      % 傅里叶变换
im3 = fftshift(im2);  % 中心化[N1, N2] = size(im3);
n1 = fix(N1 / 2);
n2 = fix(N2 / 2);
for i = 1:N1for j = 2:N2d = sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d==0h=0;elseh = 1/(1 + 0.414 * (D0 / d)^(2*n));  % 巴特沃斯高通滤波器endresult(i,j) = h * im3(i,j);end
end
result = ifftshift(result);    % 反中心化
im4 = ifft2(result);           % 反变换
im5 = im2uint8(real(im4));     % 滤波图像
end```

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