操作方法
首先，在matlab文件夹页面下右键点击新建一个函数脚本，命名为gauss
双击打开gauss.m函数文件
在函数文件中，选中全部默认的信息（ctrl+A），删除（Backspace或delete键），然后复制如下代码粘贴即可使用高斯低通滤波函数： function [image_result] =gauss (image_orign,D0) %GULS 高斯低通滤波器 % D0为截至频率的（相当于设置在傅里叶谱图的半径值） if (ndims(image_orign) == 3) %判断读入的图片是否为灰度图，如果不是则转换为灰度图，如果是则不做操作 image_2zhi = rgb2gray(image_orign); else image_2zhi = image_orign; end image_fft = fft2(image_2zhi);%用傅里叶变换将图象从空间域转换为频率域 image_fftshift = fftshift(image_fft); %将零频率成分（坐标原点）变换到傅里叶频谱图中心 [width,high] = size(image_2zhi); D = zeros(width,high); %创建一个width行，high列数组，用于保存各像素点到傅里叶变换中心的距离 for i=1:width for j=1:high D(i,j) = sqrt((i-width/2)^2+(j-high/2)^2); %像素点（i,j）到傅里叶变换中心的距离 H = exp(-1/2*(D(i,j).^2)/(D0*D0)); %高斯低通滤波函数 image_fftshift(i,j)= H*image_fftshift(i,j); %将滤波器处理后的像素点保存到对应矩阵 end end image_result = ifftshift(image_fftshift);%将原点反变换回原始位置 image_result = uint8(real(ifft2(image_result))); %real函数用于取复数的实部； %uint8函数用于将像素点数值转换为无符号8位整数；ifft函数反傅里叶变换
如果要使用这个函数，则用imread（）读入图片后，选择函数处理即可。 如当前工作文件夹下，图片为lena.jpg,则 x = imread('lena.jpg'); x_result = gauss(x,160); subplot(1,2,1);imshow(x);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(x_result);title('高斯低通滤波处理后图片');