在频域中使用逆滤波对图像进行复原处理，从网络上寻 找开源维纳滤波的代码，对图像进行复原处理。c++

以下是一个简单的使用Wiener滤波器进行图像复原处理的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 加载图像
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 创建复杂图像
    Mat complexImage;
    Mat padded;
    int opt_rows = getOptimalDFTSize(image.rows);
    int opt_cols = getOptimalDFTSize(image.cols);
    copyMakeBorder(image, padded, 0, opt_rows - image.rows, 0, opt_cols - image.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));
    Mat planes[] = { Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F) };
    merge(planes, 2, complexImage);

    // 对复杂图像进行傅里叶变换
    dft(complexImage, complexImage);

    // 创建Wiener滤波器
    Mat filter = Mat::zeros(complexImage.size(), CV_32F);
    float noisePower = 0.01;
    for (int i = 0; i < filter.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < filter.cols; j++)
        {
            float d = (i - filter.rows / 2.0f) * (i - filter.rows / 2.0f) + (j - filter.cols / 2.0f) * (j - filter.cols / 2.0f);
            filter.at<float>(i, j) = (d > 0) ? (1.0f / (1.0f + noisePower / d)) : 0;
        }
    }

    // 对复杂图像进行滤波
    Mat filteredImage;
    mulSpectrums(complexImage, filter, complexImage, 0);
    idft(complexImage, filteredImage, DFT_SCALE | DFT_REAL_OUTPUT);

    // 显示结果
    imshow("原图像", image);
    imshow("复原图像", filteredImage);
    waitKey();

    return 0;
}

请注意，这只是一个简单的示例，可能需要根据您的特定应用程序进行修改和优化。如果您需要更多帮助，请告知我。