Matlab图像处理实现低通滤波

图像处理中的低通滤波是一种常用的技术，用于平滑图像、去除噪声和减少图像细节。在本文中，我们将使用Matlab来实现低通滤波，并提供相应的源代码。

低通滤波的基本原理是通过保留图像中较低频率的成分，来平滑图像并减少高频噪声。常见的低通滤波器有均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器。在本文中，我们将使用高斯滤波器来实现低通滤波。

首先，我们需要加载一张待处理的图像。假设我们的图像文件名为"image.jpg"，可以使用Matlab的imread函数来读取图像：

image = imread('image.jpg');

读取图像后，我们可以将其转换为灰度图像，以便更方便地进行滤波处理。可以使用Matlab的rgb2gray函数来完成转换：

grayImage = rgb2gray(