使用该代码的模糊图像继续编写维纳滤波代码
时间: 2023-08-06 11:17:44 浏览: 60
好的,以下是使用该代码的模糊图像进行维纳滤波的代码:
```
I = imread('C:\ok\苹果.jpg');
PSF = fspecial('gaussian', 5, 5);
Blurred = imfilter(I, PSF, 'symmetric', 'conv');
V = 0.003;
BN = imnoise(Blurred, 'gaussian', 0, V);
% 维纳滤波
K = im2double(BN);
n = size(PSF,1);
NI = abs(fftn(K)).^2;
H = fftn(PSF,[size(K,1) size(K,2)]);
denoised = real(ifft2((conj(H).*fftn(K))./(H.*conj(H) + V./NI)));
imshow(denoised);
```
代码解释:
1. `I`、`PSF`、`Blurred`和`V`的含义同上。
2. `BN`是添加了高斯噪声的模糊图像。
3. 对于维纳滤波,我们需要先对图像进行傅里叶变换,所以使用`im2double`将图像转换为双精度浮点数类型。
4. `NI`是噪声功率谱,通过对傅里叶变换后的图像求模平方得到。
5. `H`是模糊函数的傅里叶变换,其大小与`K`相同。
6. 维纳滤波的结果通过对傅里叶变换后的图像进行运算得到,最后再通过反傅里叶变换得到空域图像。具体运算是把图像的傅里叶变换和模糊函数的共轭傅里叶变换相乘,然后除以模糊函数的模平方加上噪声功率谱的倒数,最后再进行反傅里叶变换得到维纳滤波后的图像。
7. 最后使用`imshow`函数显示维纳滤波后的图像。
希望这样的解释对您有所帮助。