clear;clc;F = imreadDmatblab_21bprojectspicturetesttif;F1 = rgb2grayF;F1 = imnoiseF1gaussian01; 添加噪声subplot221imshowF1;title噪声图像;FFT = fft2F1;myangle = angleFFT; 相位谱没有进行移位的FS = absfftshi

在这段代码中，我们首先读入一张图片并将其转换为灰度图像，然后添加高斯噪声。接着，我们对图像进行傅里叶变换，得到幅度谱和相位谱。由于幅度谱的低频成分在中心，高频成分在外围，我们将外围高频成分的幅度值置零，然后再将幅度谱和相位谱重新进行结合，得到去噪后的图像。最后，我们将处理后的图像进行显示。

需要注意的是，这里只是简单地保留了图像中心 200 X 200 的图像块，而实际应用中可能需要更加精细的处理。另外，还可以通过调整噪声强度、截止频率等参数来控制噪声去除的效果。