维纳滤波降噪python代码

维纳滤波（Wiener filter）是一种线性滤波器，用于信号处理和图像处理中，以减少噪声的影响，它基于信号和噪声的统计特性。在Python中实现维纳滤波降噪，可以使用如`scipy`这样的科学计算库。下面是一个简单的例子，展示如何使用`scipy`中的`wiener`函数来对图像进行维纳滤波降噪。

首先，确保安装了`scipy`库，如果没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install scipy

然后，可以使用以下代码进行维纳滤波：

import numpy as np
from scipy.signal import wiener
from scipy.ndimage import gaussian_filter
from skimage import io  # 用于读取和显示图片

def wiener_filter(image, My=5, Mx=None):
    """维纳滤波器降噪函数
    参数:
    image -- 待降噪的图像
    My -- Y方向上的滤波器尺寸
    Mx -- X方向上的滤波器尺寸，默认为My

    返回:
    降噪后的图像
    """
    if Mx is None:
        Mx = My

    # 维纳滤波
    filtered_image = np.array(wiener(image, My=My, Mx=Mx))
    
    return filtered_image

# 读取图像
img = io.imread('path/to/your/image.png')

# 假设图像大小为MxN，这里设置滤波器大小为(5,5)
filtered_img = wiener_filter(img, My=5, Mx=5)

# 显示原始图像和降噪后的图像
io.imshow(img, cmap='gray')
io.show()
io.imshow(filtered_img, cmap='gray')
io.show()

这段代码首先定义了一个`wiener_filter`函数，接受一个图像和滤波器的尺寸参数。函数内部使用`wiener`函数进行滤波处理，并返回降噪后的图像。然后代码读取一个图像文件，对其进行维纳滤波处理，并显示原图和降噪后的图像。