代码二：用小波变换对图像进行增强clearI=imread(aaa.jpg);X=rgb2gray(I);subplot(121);imshow(X);title(原始图像);%画出原图像c,s=wavedec2(X,2,sym4);%进行二层小波分解len=length(c);%处理分解系数,突出轮廓,弱化细节forI=1:lenif(c(I)350)c(I)=2*c(I);elsec(I)=0.5*c(I);endendnx=waverec2(c,s,sym4);%分解系数重构subplot(122);image(nx);title(增强图像)%画出增强图像(二)运行结果：代码三：利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理I=imread(aaa.jpg);imshow(I);Jl=imnoise(I,salt&pepper);%叠加椒盐噪声figure,imshow(J1);f=double(J1);%数据类型转换，MATLAB不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f);%傅立叶变换g=fftshift(g);%转换数据矩阵M,N=size(g);nn=2;%二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器d0=50;m=fix(M/2);n=fix(N/2);fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt(i-m)A2+(j-n)A2);h=l/(l+0.414*(d/d0)人(2*nn);%计算低通滤波器传递函数result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2);figure,imshow(J3);%显示滤波处理后的图像运行结果：