图像处理wiener滤波数学表达式
时间: 2023-09-17 15:10:45 浏览: 40
我可以回答这个问题。Wiener滤波的数学表达式为:
H(u,v) = G*(u,v) * R(u,v) / [R(u,v) + K]
其中H(u,v)表示Wiener滤波后的图像频域,G*(u,v)表示输入图像频域的复共轭,R(u,v)表示输入图像的自相关函数,K为一个常数,用于平衡系统的信噪比和分辨率的需求。
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matlab数字图像处理维纳滤波复原图像代码
好的,以下是matlab数字图像处理维纳滤波复原图像的代码:
```matlab
% 读入图像
I = imread('lena.png');
% 添加高斯噪声
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
% 维纳滤波复原
K = wiener2(J,[5 5]);
% 显示结果
subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(1,3,2),imshow(J),title('添加高斯噪声后的图像');
subplot(1,3,3),imshow(K),title('维纳滤波复原后的图像');
```
其中,`imread`函数用于读入图像,`imnoise`函数用于添加高斯噪声,`wiener2`函数用于进行维纳滤波复原,`subplot`和`imshow`函数用于显示结果。
图像信号的滤波处理matlab
在Matlab中,可以使用以下函数来进行图像信号的滤波处理:
1. imfilter:该函数用于对图像进行线性滤波处理,可以使用不同的卷积核进行滤波,例如高斯滤波、中值滤波等。
2. medfilt2:该函数用于对图像进行二维中值滤波处理。
3. wiener2:该函数用于对图像进行维纳滤波处理,可用于去除噪声。
下面是一个简单的例子,演示如何使用高斯滤波对图像进行滤波处理:
```
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 定义高斯滤波卷积核
H = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
% 对图像进行滤波处理
img_filtered = imfilter(img, H);
% 显示原图和滤波后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_filtered);
title('Filtered Image');
```
在上面的代码中,我们首先使用imread函数读取了一张图像,然后定义了一个5x5的高斯滤波卷积核,并使用imfilter函数对图像进行了滤波处理。最后使用subplot和imshow函数将原图和滤波后的图像显示出来。