matlab维纳滤波图像复原

Matlab中可以使用维纳滤波对图像进行复原。维纳滤波是一种恢复模糊图像的方法，它可以根据图像的模糊程度和噪声程度来调整滤波器的参数，从而达到最佳的复原效果。

下面是一个使用Matlab进行维纳滤波图像复原的示例：

% 读取图像
img = imread('blurry_image.png');

% 显示原始图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');

% 添加高斯噪声
noise_var = 0.01;
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, noise_var); 

% 显示带噪声的图像
subplot(1,2,2);
imshow(noisy_img);
title('带噪声的图像');

% 计算维纳滤波器
PSF = fspecial('motion', 7, 45);
[~, noise_var_est] = estimate_noise(noisy_img);
wnr = deconvwnr(noisy_img, PSF, noise_var_est);

% 显示复原后的图像
figure;
imshow(wnr);
title('维纳滤波复原后的图像');

在上面的示例中，我们首先读取了一张模糊的图像，然后使用imnoise函数添加了高斯噪声。接着，我们计算了维纳滤波器的参数，并使用deconvwnr函数对带噪声的图像进行复原。最后，使用imshow函数显示了复原后的图像。

需要注意的是，维纳滤波器的参数需要根据具体情况进行调整，否则可能会出现过度平滑或者过度锐化的现象。