本文详细介绍了如何使用Matlab进行离散余弦变换（DCT）的图像重建。通过2D DCT进行信号转换，然后应用低通滤波器对频域信号进行滤波，最后进行逆DCT以重构图像，达到降噪和图像增强的目的。
基于Matlab离散余弦变换的图像重建
图像处理是数字信号处理领域中的一个重要分支，它广泛应用于电子商务、医学影像、人工智能、摄影等众多领域。其中，图像重建是一种重要的技术手段，它通过对采集到的图像进行处理，还原出更加清晰、完美的图像。
本文将介绍一种基于Matlab离散余弦变换（DCT）的图像重建方法。在这种方法中，我们首先将原始图像进行离散余弦变换，得到频域信号，然后再对其进行滤波处理，最后再进行逆离散余弦变换，得到重建后的图像。
1.离散余弦变换
离散余弦变换是一种常见的信号处理技术，它将信号从时域转换到频域。对于二维离散信号，可以使用二维离散余弦变换（2D DCT）进行处理。
在Matlab中，可以使用dct2函数对二维离散信号进行离散余弦变换。具体操作如下：
% 原始图像读取与灰度化
img = imread('lena.png'
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