matlab维纳滤波图像去噪代码

MATLAB中的维纳滤波（Wiener filtering）是一种常用的图像去噪技术，它利用了噪声和信号统计特性来进行图像恢复。在MATLAB中，实现维纳滤波通常涉及到统计模型和滤波器的设计。以下是一个简单的维纳滤波代码示例：

% 假设你已经有了输入图像I，噪声图像N，以及噪声功率谱密度S_n

% 原始图像和噪声估计
I = imread('your_image.jpg'); % 替换为你的图像文件名
N = randn(size(I)); % 噪声生成，这里假设是高斯白噪声

% 计算图像的自相关函数R(x)
R = xcorr(I, I, 'coeff'); % 自相关函数矩阵

% 计算噪声的功率谱密度S_n
% 这里假设S_n是一个常数或已知的函数，例如：
S_n = 0.1; % 噪声方差

% 维纳滤波器设计
W = inv(R + S_n * eye(size(R))); % 滤波器系数矩阵

% 应用维纳滤波
denoised_I = filter2(W, I, N); % 使用filter2函数进行二维滤波

% 显示原图和去噪后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(denoised_I), title('Denoised Image');

注意：
- `xcorr`函数用于计算自相关函数，`eye`函数生成单位矩阵，`inv`函数求逆，`filter2`用于二维滤波。
- 在实际应用中，噪声功率谱密度S_n可能需要通过统计分析或者估计得到。
- 如果噪声不是高斯白噪声，可能需要对滤波器进行调整。

相关问题：
1. 维纳滤波的基本原理是什么？
2. 在MATLAB中如何估计噪声的功率谱密度？
3. 如何处理非均匀噪声的维纳滤波？
4. 维纳滤波相比于其他去噪方法有何优势？