图像复原 维纳滤波 matlab
时间: 2023-10-20 20:32:30 浏览: 53
在Matlab中使用维纳滤波进行图像复原可以通过以下步骤实现:
1. 读取待处理的图像:
```
image = imread('image.jpg');
```
2. 转换图像为灰度图像(如果已经是灰度图像则可以跳过此步骤):
```
gray_image = rgb2gray(image);
```
3. 添加高斯噪声模拟退化过程(这一步可以根据实际情况选择跳过):
```
noisy_image = imnoise(gray_image, 'gaussian', mean, variance);
```
在这里,mean和variance分别表示高斯噪声的均值和方差。
4. 对添加噪声的图像进行维纳滤波:
```
restored_image = wiener2(noisy_image, [m n], NSR);
```
这里的[m n]表示维纳滤波器的窗口大小,NSR表示信噪比(Noise-to-Signal Ratio)。根据实际情况调整窗口大小和信噪比。
5. 显示原始图像、添加噪声的图像和复原后的图像:
```
subplot(1, 3, 1); imshow(gray_image); title('Original Image');
subplot(1, 3, 2); imshow(noisy_image); title('Noisy Image');
subplot(1, 3, 3); imshow(restored_image); title('Restored Image');
```
以上步骤是一个简单的使用维纳滤波进行图像复原的示例。根据实际需求和图像的特点,可能需要调整参数和处理步骤。