维纳滤波python

维纳滤波（Wiener Filtering）是一种常用的信号处理方法，用于恢复受到噪声污染的信号。在Python中，可以使用`scipy.signal.wiener`函数来实现维纳滤波。

以下是一个使用维纳滤波的示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import wiener

# 生成观测信号和噪声
t = np.linspace(0, 1, 100)
signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * t)  # 原始信号
noise = np.random.normal(0, 0.5, 100)  # 高斯噪声
observed_signal = signal + noise  # 观测信号
# 使用维纳滤波恢复信号
filtered_signal = wiener(observed_signal)

相关问题

局部维纳滤波python

局部维纳滤波（Local Wiener Filtering）是一种图像处理技术，用于去除图像中的噪声。它基于维纳滤波（Wiener Filtering）原理，通过对图像的局部区域进行滤波来提高图像的质量。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现局部维纳滤波。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

def local_wiener_filter(image, window_size, noise_var):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 对每个像素的局部区域应用维纳滤波
    filtered = cv2.fastNlMeansDenoising(gray, None, window_size, noise_var)
    
    return filtered

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 设置窗口大小和噪声方差
window_size = 7
noise_var = 0.1

# 应用局部维纳滤波
filtered_image = local_wiener_filter(image, window_size, noise_var)

# 显示原始图像和滤波后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`local_wiener_filter`函数接受一个彩色图像、窗口大小和噪声方差作为参数。它首先将图像转换为灰度图，然后使用`cv2.fastNlMeansDenoising`函数对每个像素的局部区域应用维纳滤波。最后，通过调用`cv2.imshow`函数显示原始图像和滤波后的图像。

维纳滤波python代码

以下是一个简单的维纳滤波的 Python 实现：

import cv2
import numpy as np

def wiener_filter(img, kernel, K):
    # 对图像和卷积核进行傅里叶变换
    img_fft = np.fft.fft2(img)
    kernel_fft = np.fft.fft2(kernel, s=img.shape)
    kernel_fft_conj = np.conj(kernel_fft)
    
    # 计算滤波器的权重
    weight = kernel_fft_conj / (np.abs(kernel_fft) ** 2 + K)
    
    # 对频谱进行滤波
    img_filtered_fft = weight * img_fft
    img_filtered = np.real(np.fft.ifft2(img_filtered_fft))
    
    return img_filtered.astype(np.uint8)

其中，`img` 是输入的图像，`kernel` 是卷积核，`K` 是维纳滤波器的截止频率。

使用方法：

img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
kernel = np.ones((3, 3)) / 9  # 均值滤波器作为卷积核
img_filtered = wiener_filter(img, kernel, K=0.01)
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Filtered Image", img_filtered)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()