维纳滤波matlab代码

下面是一个简单的维纳滤波的 MATLAB 代码：

function im_filtered = wiener_filter(im, PSF, NSR)

% 对输入图像和点扩散函数进行傅里叶变换
IM = fft2(im);
H = fft2(PSF, size(im,1), size(im,2));

% 计算维纳滤波的参数
if NSR > 0
    % 计算噪声功率谱
    NPS = abs(fft2(randn(size(im)))) .^ 2;
    % 计算信号功率谱
    SPS = abs(IM) .^ 2;
    % 计算信噪比
    SNR = SPS ./ NPS;
    % 计算维纳滤波的参数
    K = NSR ./ SNR;
    K(SNR == 0) = 0;
else
    K = 0;
end

% 应用维纳滤波 
im_filtered = real(ifft2((conj(H) .* IM) ./ (abs(H) .^ 2 + K)));

在上面的代码中，`im` 是输入图像，`PSF` 是点扩散函数，`NSR` 是噪声功率与信号功率之比。函数返回维纳滤波后的图像 `im_filtered`。

相关问题

图像去噪维纳滤波matlab代码

图像去噪是数字图像处理中的一个重要问题，维纳滤波是一种常用的去噪方法。在MATLAB中，我们可以使用一些内置的函数来实现维纳滤波。

首先，我们需要加载需要去噪的图像，可以使用imread函数来读取图像文件。

接下来，我们可以使用imnoise函数向图像添加一定程度的噪声，模拟真实环境中图像的噪声情况。

然后，我们可以使用wiener2函数来对图像进行维纳滤波处理。该函数需要输入原始图像和一个滤波器大小作为参数，滤波器大小的选择会影响滤波的效果。

最后，我们可以使用imshow函数来显示原始图像和滤波后的图像，以便进行直观比较。

下面是一个简单的MATLAB代码，实现了对图像的维纳滤波处理：

% 读取图像
originalImage = imread('lena.jpg');

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

% 维纳滤波
filteredImage = wiener2(noisyImage, [5, 5]);

% 显示图像
subplot(1, 3, 1), imshow(originalImage), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisyImage), title('带噪声图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(filteredImage), title('维纳滤波后图像');

这段代码首先读取了一张名为'lena.jpg'的图像，然后向图像添加了高斯噪声，接着使用wiener2函数进行维纳滤波处理，最后通过subplot和imshow函数显示了原始图像、带噪声图像和维纳滤波后的图像，便于直观比较。

自适应维纳滤波 matlab

自适应维纳滤波（Adaptive Wiener Filtering）是一种常用的图像处理方法，用于降低图像中的噪声。它基于维纳滤波的原理，通过自适应地估计图像的噪声方差和信号方差来实现滤波。

在Matlab中，可以使用wiener2`函数来现自适应维纳滤波。该的语法如：

J = wiener2(I, [m n noisevar)

其中，`I`是输入图像，`[m n]`是滤波器窗口的大小，`noisevar`是噪声方差的估计值。函数返回滤波后的图像`J`。

下面一个示例代码，演示如何使用`wiener2`函数进行自适应维纳滤波：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

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

% 自适应维纳滤波
K = wiener2(J, [5 5]);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(J), title('加噪声图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(K), title('滤波后图像');

在上述代码中，首先读取了一张图像`lena.png`，然后使用`imnoise`函数添加了高斯噪声。接着，调用`wiener2`函数对加噪声的图像进行自适应维纳滤波。最后，使用`subplot`和`imshow`函数将加噪声图像和滤波后的图像显示在同一窗口中。

希望以上信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。