基于MATLAB的巴特沃斯滤波器图像平滑与去噪系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现巴特沃斯低通与高通滤波器，提供图像平滑和噪声去除功能。用户可通过调整滤波器阶数和截止频率，灵活控制图像平滑程度与细节保留效果，适用于图像预处理和边缘增强等应用场景。

详 情 说 明

基于巴特沃斯滤波器的图像平滑与去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于巴特沃斯滤波器的图像频域处理系统，能够对输入图像进行平滑处理和噪声去除。系统通过频域滤波技术，在保留图像主要特征的同时有效抑制噪声干扰。用户可通过调节滤波器参数（阶数和截止频率）来控制图像的平滑程度和细节保留效果，满足不同应用场景的需求。

功能特性

• 双模式滤波：支持巴特沃斯低通滤波（图像平滑与去噪）和高通滤波（边缘与细节增强）
• 参数可调：用户可自定义滤波器阶数（正整数）和截止频率（归一化频率值0~1）
• 多格式支持：兼容常见的灰度图像和彩色图像格式（JPG、PNG、BMP等）
• 可视化对比：并排显示原始图像与滤波处理结果，便于效果比较
• 结果导出：支持将处理后的图像保存为文件

使用方法

1. 准备图像：将待处理的图像文件放置在项目目录或指定路径
2. 运行系统：启动主程序，系统将引导用户进行操作
3. 选择模式：根据需求选择低通滤波（平滑去噪）或高通滤波（边缘增强）
4. 设置参数：输入滤波器阶数（推荐1-5）和截止频率（推荐0.1-0.9）
5. 查看结果：系统显示处理前后的对比图像
6. 保存输出：选择是否保存处理后的图像文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的图像处理流程，包含图像读取与格式验证、频域变换处理、滤波器参数交互式获取、频域滤波核心算法实现、空间域结果重构、处理效果可视化展示以及结果图像导出保存等核心功能模块。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保整个处理流程的完整性和用户体验的流畅性。