编写一个利用维纳滤波方法进行图像复原的MATLAB

以下是一个简单的MATLAB代码，用于利用维纳滤波方法进行图像复原：

%% 读取图像
I = imread('lena.jpg');
figure, imshow(I), title('原始图像');

%% 添加噪声
In = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
figure, imshow(In), title('添加高斯噪声后的图像');

%% 维纳滤波
K = fspecial('gaussian', [5 5], 2); % 高斯滤波器
J = deconvwnr(In, K, 0.001); % 维纳滤波
figure, imshow(J), title('维纳滤波恢复图像');

首先，读取原始图像，并在此基础上添加高斯噪声。然后，使用`fspecial`函数创建一个高斯滤波器，该滤波器的大小为$5\times5$，标准差为$2$。最后，使用`deconvwnr`函数对添加噪声的图像进行维纳滤波处理，并将结果显示出来。

请注意，维纳滤波需要估计图像和噪声的功率谱密度，这里使用了一个简单的常数来估计噪声功率。在实际应用中，可能需要更准确的估计。此外，维纳滤波也可能会引入一些伪影，这也需要进行适当的调整。

相关问题

matlab利用维纳滤波实现图像的复原代码

以下是 MATLAB 代码实现图像的维纳滤波复原：

%% 读入图像并加噪声
I = imread('lena.png');
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);

%% 维纳滤波复原
% 计算点扩散函数（PSF）
PSF = fspecial('motion',21,11);
% 用PSF对图像进行模糊
K = imfilter(J,PSF,'conv','circular');
% 计算噪声功率
noise_var = var(J(:));
% 计算图像的功率谱密度
[Ju,~] = imhist(J);
Ju = Ju/numel(J);
Ju = Ju(Ju>0);
Ju = Ju(:);
Fu = fft(Ju);
% 计算维纳滤波器的传递函数
H = conj(fft2(PSF,size(J,1),size(J,2)))./...
    (abs(fft2(PSF,size(J,1),size(J,2))).^2 + noise_var./max(Ju));
% 对模糊图像进行维纳滤波
F = fft2(K);
F_hat = H.*F;
f_hat = real(ifft2(F_hat));
% 显示结果
subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(1,3,2),imshow(J),title('加噪图像');
subplot(1,3,3),imshow(f_hat),title('维纳滤波复原');

其中，`I` 是原始图像，`J` 是加噪图像，`PSF` 是点扩散函数，`K` 是模糊图像，`noise_var` 是噪声功率，`Ju` 是加噪图像的功率谱密度，`Fu` 是加噪图像的傅里叶谱，`H` 是维纳滤波器的传递函数，`F` 是模糊图像的傅里叶谱，`F_hat` 是维纳滤波后的傅里叶谱，`f_hat` 是维纳滤波复原后的图像。

维纳滤波灰度图像复原matlab算法

维纳滤波是一种常用的图像复原算法，用于去除图像中的噪声和模糊。在Matlab中，可以使用以下代码实现维纳滤波算法对灰度图像进行复原：

% 读取待处理的图像
originalImage = imread('input_image.png');
% 转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 添加噪声或模糊处理
noisyImage = imnoise(grayImage, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加高斯噪声
blurredImage = imgaussfilt(grayImage, 2); % 模糊处理

% 维纳滤波参数设置
estimatedNoiseVariance = 0.01; % 估计的噪声方差
estimatedImagePower = mean2(blurredImage.^2); % 估计的图像功率
k = estimatedNoiseVariance / estimatedImagePower; % 维纳滤波参数

% 维纳滤波处理
restoredImage = deconvwnr(blurredImage, fspecial('gaussian', 5), k);

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(grayImage), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(restoredImage), title('恢复图像');

在这个示例中，首先读取待处理的图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，可以选择添加高斯噪声或进行模糊处理来模拟图像的损坏情况。

然后，通过估计噪声方差和图像功率来确定维纳滤波的参数。在这里，使用了`estimatedNoiseVariance`和`estimatedImagePower`变量进行估计。

最后，使用`deconvwnr`函数对模糊图像进行维纳滤波处理，其中第一个参数是模糊图像，第二个参数是点扩散函数（PSF），这里使用了一个5x5的高斯核作为PSF。第三个参数k是维纳滤波的参数。

最后，通过subplot函数将原始图像和恢复图像显示在一个Figure窗口中。

请注意，维纳滤波需要对噪声的统计特性进行估计，因此在实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。