急！如何用MATLAB构建理想低通滤波器，巴特沃斯低通滤波器，指数低通滤波器和梯形低通滤波器对图像处理

Question

知道多少说多少哈 而且金币不多 希望大虾帮忙
滤波器的程序能搜到 但是不会用这些去对图像处理 我要的是类似这个的，下面这个是巴特沃斯低通滤波器，我刚搜到的：
i=imread('J20.jpg'); %读取图像
I=rgb2gray(i);
I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
f=double(I1);
g=fft2(f);
g=fftshift(g);
[N1,N2]=size(g);
n=3; %阶次设为3
d0=30; %此处d0为截止频率
n1=fix(N1/2);
n2=fix(N2/2);
for i=1:N1
for j=1:N2
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));
result(i,j)=h*g(i,j);
end
end
result=ifftshift(result);
X2=ifft2(result);
J1=uint8(real(X2));
subplot(121),imshow(I1);
title('受高斯噪声污染的图像');
subplot(122),imshow(J1);
title('截止频率为50HZ的巴特沃斯低通滤波处理后');

Answer 1

1. buttord

（1）[N,wc]=buttord(wp，ws，αp，αs)

用于计算巴特沃斯数字滤波器的阶数N和3dB截止频率wc。
调用参数wp，ws分别为数字滤波器的通带、阻带截止频率的归一化值，要求：0≤wp≤1，0≤ws≤1。1表示数字频率pi。
αp，αs分别为通带最大衰减和组带最小衰减（dB）。
当ws≤wp时，为高通滤波器；
当wp和ws为二元矢量时，为带通或带阻滤波器，这时wc也是二元向量。
N，wc作为butter函数的调用参数。
（2）[N,Ωc]=buttord(Ωp，Ωs，αp，αs，‘s’)
用于计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3dB截止频率Ωc。
Ωp，Ωs，Ωc均为实际模拟角频率。
说明：buttord函数使用阻带指标计算3dB截止频率，这样阻带会刚好满足要求，而通带会有富余。

2.buttap（N）

[z0，p0，k0]=buttap(N)
用于计算N阶巴特沃斯归一化（3dB截止频率Ωc=1）模拟低通原型滤波器系统函数的零、极点和增益因子。

说明：如果要从零、极点模型得到系统函数的分子、分母多项式系数向量ba、aa，可调用
[B，A]=zp2tf（z0，p0，k0）

3.butter
（1）[b，a]=butter（N，wc，‘ftype’）
计算N阶巴特沃斯数字滤波器系统函数分子、分母多项式的系数向量b、a。
调用参数N和wc分别为巴特沃斯数字滤波器的阶数和3dB截止频率的归一化值（关于pi归一化），一般是调用buttord（1）格式计算N和wc。
系数b、a是按照z-1的升幂排列。
（2）[B，A]=butter（N，Ωc，‘ftype’，‘s’）
计算巴特沃斯模拟滤波器系统函数的分子、分母多项式系数向量ba、aa。
调用参数N和Ωc分别为巴特沃斯模拟滤波器的阶数和3dB截止频率(实际角频率)，可调用buttord（2）格式计算N和Ωc。
系数B、A按s的正降幂排列。
tfype为滤波器的类型：
◇ftype=high时，高通；Ωc只有1个值。
◇ftype=stop时，带阻阻；此时Ωc=[Ωcl,Ωcu]，分别为带阻滤波器的通带3dB下截止频率和上截止频率。
◇ ftype缺省时：
若Ωc只有1个值，则默认为低通；
若Ωc有2个值，则默认为带通；其通带频率区间Ωcl < Ω < Ωcu。

注意：所设计的带通和带阻滤波器系统函数是2N阶。因为带通滤波器相当于N阶低通滤波器与N阶高通滤波器级联。

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MDSC很可能,我已经用尽了现有原始数据的所有潜能

Answer 2

比如你要处理的信号叫x(n),是一个N点的序列。

理想低通滤波器最简单，先对x(n)做FFT，得到频域特性X(k)，然后把高频部分的数据改为0，最后在用IFFT变换转换到时域，就是理想滤波了，因为高频完全被抹掉了，而低频信息丝毫不变。

其他滤波器就不能这样赖皮的做了，因为理想滤波器必须有无限多个抽头才能达到“高频完全被抹掉了，而低频信息丝毫不变”的效果。实际中是不可能的。其他滤波器就是根据你要的阶数先设计出滤波器的时域冲击响应h(n),再用filter( )函数让信号通过这个滤波器，这样来实现追问

需要程序啊~~ 我可什么都不会啊

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Answer 3

指数低通
A=imread('23.jpg');
R=rgb2gray(A);
subplot(1,3,1);imshow(R);
xlabel('a)原始图像');
R1=imnoise(R,'salt & pepper',0.05);
subplot(1,3,2);imshow(R1);
xlabel('b)含椒盐噪声图像');
f=double(R1)
k=fft2(f);
g=fftshift(k);
[N1,N2]=size(g);
n=2;
d0=25;
u0=round(N1/2);
v0=round(N2/2);
for i=1:N1;
for j=1:N2
d=sqrt((i-u0)^2+(i-v0)^2);
h=exp(-(d/d0)^2);
y(i,j)=h*g(i,j);
end
end
y=ifftshift(y);
e1=ifft2(y);
e2=uint8(real(e1));
subplot(1,3,3);imshow(e2);
xlabel('c)指数低通滤波器处理');

Answer 4

对这里不很了解，不敢多说

Answer 5

你可以上百度下如何使用，有些网站是有教你怎么使用的