内容概要：本文介绍了使用频域处理方法来去除图像中网纹的具体实施方案和技术细节。通过对指定图片(pinyu1_1.png)的频域滤波操作，在完成一系列预设流程的基础上有效清除了图像干扰。文中首先阐述了基本理论背景即为什么可以在频域中更容易识别网纹噪声特征。紧接着描述了一套完整的操作步骤：由加载原始图像开始、实施快速傅立叶变换（FFT）、创建遮罩以及对变换后的数据实行特定过滤直到最后一步逆变换得出优化后版本。期间涉及到对Log函数用于调整幅度谱展示效果、多阶段的手动标绘遮挡区等环节讨论。实验结果证实了该手段确实改善了视觉体验同时也指出了人为主观因素可能带来的不确定性。 适用人群：适合于有一定Matlab或者其它科学计算环境使用经验的研究者或学者。特别推荐给图像分析、机器视觉领域的学生和从业者。 使用场景及目标：本实验的目标是在实际任务中学会应用数学模型（如离散傅里叶变换）解决真实世界问题的能力。通过练习提高使用者关于图像处理技术的理解水平；掌握图像预处理过程中常用的工具和技巧。 其他说明：本文提供的代码片段展示了详细的脚本实现方式，可以帮助学习者直接动手尝试。文中提及了一些常见困难，比如手

（2）梯形高通滤波器

数字图像实验——matlab学习与操作和图像的傅里叶变换和频域处理

频域图像增强技术，采用傅里叶变换，使用零填充的方法的滤波效果和不使用零填充的滤波的效果。

电子信息通信，数字信号处理，课程项目，音频采集以及时域频域处理，加噪并设计滤波器 完整高分报告

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从空间滤波器获得频域滤波器 当滤波器较小时，空间域要比频域更有效； Freqz2(h,R,C) h是一个空间滤波器.R是h的行数.C是h的列数.可显示三维透视图;

3.一维离散傅立叶变换(DFT) 第七章：频域处理 快速傅立叶变换 傅立叶变换 离散余弦变换 图像的频率域增强 *

基于C/C++的FFT变换，已在PC端和ARM端进行验证，支持以下特性： 1. 1维任意点FFT变换及反变换 2. 2维（图像）任意点FFT变换及反变换 3. 2维频谱相乘 4. 图像频域相关卷积计算

频域处理中的常用函数，包括DFT.M,dftfilt.m,dftuv.m,gscale.m,lpfilter.m,paddedsize.m