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利用matlab对图像进行分解为高频和低频部分。首先,我们可以使用傅里叶变换将图像转换为频域表示。然后,通过将高频和低频成分分离,我们可以分别得到图像的高频和低频部分。接下来,我们可以使用反傅里叶变换将这些部分重新组合,以重构原始图像。最后,我们可以将重构得到的图像的高频和低频部分显示出来,以便更好地理解图像的频域特征。