matlab 维纳滤波去噪

以下是基于维纳滤波实＊＊＊代码：

% 读取图像
I = imread('lena.png');
% 添加高斯噪声
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
% 计算噪声功率谱
H = fft2(J);
S = abs(H).^2/numel(H);
% 计算信噪比
SNR = 10*log10(sum(I(:).^2)/sum((I(:)-J(:)).^2));
% 计算维纳滤波器
K = wiener2(H,[5 5],S/SNR);
% 进行滤波
F = ifft2(H.*K);
G = real(F);
% 显示结果
subplot(1,3,1),imshow(I),title('原图');subplot(1,3,2),imshow(J),title('加噪图');
subplot(1,3,3),imshow(G,[]),title('去噪图');

代码中，首先读取图像并添加高斯噪声，然后计算噪声功率谱和信噪比。接着，使用`wiener2`函数计算维纳滤波器，并将其应用于傅里叶变换后的图像。最后，使用`ifft2`函数将滤波后的图像转换回空域，并显示原图、加噪图和去噪图。

相关问题

matlab维纳滤波图像去噪

在MATLAB中，可以使用维纳滤波器对图像进行去噪处理。维纳滤波器是一种优秀的频域滤波方法，可以在保持图像细节的同时降低噪声。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，演示了如何使用维纳滤波器对图像进行去噪处理：

% 读取待处理的图像
image = imread('input_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图
gray_image = rgb2gray(image);

% 添加高斯噪声
noisy_image = imnoise(gray_image, 'gaussian', 0, 0.01);

% 对图像进行维纳滤波去噪
denoised_image = wiener2(noisy_image);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisy_image);
title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(denoised_image);
title('Denoised Image');

在这个示例中，我们首先读取待处理的图像，并将其转换为灰度图。然后，使用imnoise函数向图像添加高斯噪声，其中'gaussian'表示噪声类型，0表示噪声均值，0.01表示噪声方差。

接下来，使用wiener2函数对添加了噪声的图像进行维纳滤波去噪处理。最后，通过subplot和imshow函数将原始图像、添加噪声后的图像以及去噪后的图像显示在一个图像窗口中。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。

维纳滤波去噪matlab

维纳滤波是一种最佳线性滤波器，用于估计信号的当前值并降低噪声。根据引用,维纳滤波器可以通过系统的传递函数H(z)或单位样本响应h(n)来表示。在Matlab中，可以使用维纳滤波实现图像去噪。引用提供了一个基于维纳滤波的图像去噪的Matlab代码，该代码适用于本科和硕士等学习和研究使用。此外，引用中的论文也介绍了基于维纳滤波的高斯含噪图像去噪方法。维纳滤波在Matlab中的实现可以通过编写相应的代码或使用现有的工具箱来完成。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【信号去噪】基于维纳滤波算法实现信号去噪matlab代码](https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/121433637)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [图像去噪基于维纳滤波实现图像去噪发matlab代码](https://download.csdn.net/download/qq_59747472/85671945)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【图像去噪】基于维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码](https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/124584798)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]