MATLAB实现的频域滤波图像条纹噪声消除系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB的傅立叶变换工具，将图像转换至频域进行条纹噪声滤除。系统提供理想低通、巴特沃斯滤波等方法，有效消除周期性噪声并保留图像细节，适用于科研与工程图像处理场景。

详 情 说 明

基于傅立叶变换与频域滤波的图像条纹噪声消除系统

项目介绍

本项目实现了一套基于频域分析的图像条纹噪声消除系统。系统核心利用二维快速傅立叶变换将图像从空间域转换到频域，通过设计特定的频域滤波器识别并滤除条纹噪声对应的频率成分，最后通过逆傅立叶变换恢复出去噪后的图像。系统提供了三种不同的频域滤波方法，用户可根据图像特性和需求灵活选择，并实时观察不同参数下的去噪效果。

功能特性

• 频域变换与分析：采用FFT2/IFFT2实现图像空间域与频域的高效转换，提供频谱可视化功能
• 多模式滤波处理：

- 理想低通滤波：完全截断高频噪声，可能产生振铃效应 - 巴特沃斯低通滤波：平滑过渡带，有效减少振铃现象 - 高斯低通滤波：最优平滑效果，最大程度保持图像质量

• 参数可调节：支持截止频率、滤波器阶数等关键参数灵活调整
• 实时效果对比：同步显示处理前后图像对比及频谱变化
• 客观质量评估：自动计算PSNR、SSIM等图像质量评价指标

使用方法

1. 输入准备：准备包含条纹噪声的灰度图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 参数设置：

- 选择滤波类型（1-理想/2-巴特沃斯/3-高斯） - 设置截止频率（默认值为图像尺寸的5%-20%） - 巴特沃斯滤波器可调整阶数参数（默认值为2）

1. 执行处理：运行系统，观察实时处理效果
2. 结果分析：查看输出的去噪图像、频谱对比图和质量评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含图像读取与预处理、傅立叶正逆变换执行、频域滤波器设计与应用、噪声成分识别与滤除、实时可视化界面生成以及图像质量定量评估等核心功能模块，实现了从输入到输出的全自动处理链路。