维纳滤波法matlab代码

下面是使用维纳滤波法进行图像复原的MATLAB代码示例：

% 读取原始图像
I = imread('lena.jpg');

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

% 计算点扩散函数
PSF = fspecial('motion', 20, 45);

% 对模糊图像进行维纳滤波
K = deconvwnr(J, PSF, 0.01);

% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(I), title('原始图像');
subplot(1,3,2), imshow(J), title('模糊图像');
subplot(1,3,3), imshow(K), title('维纳滤波结果');

其中，使用 `imread` 函数读取原始图像，使用 `imnoise` 函数添加高斯噪声。使用 `fspecial` 函数计算点扩散函数，然后使用 `deconvwnr` 函数进行维纳滤波，最后使用 `subplot` 和 `imshow` 函数显示结果。其中，参数 `0.01` 是正则化参数，可以根据实际情况进行调整。

相关问题

维纳滤波法语音去噪matlab代码

以下是使用维纳滤波法进行语音去噪的Matlab代码：

% 读入原始语音信号
[original, fs] = audioread('original.wav');

% 读入受噪声污染的语音信号
[noisy, fs] = audioread('noisy.wav');

% 设定帧长和帧移
frame_length = 0.025; % 25毫秒
frame_shift = 0.01; % 10毫秒

% 计算帧长和帧移的采样点数
frame_length_sample = round(frame_length * fs);
frame_shift_sample = round(frame_shift * fs);

% 将语音信号分帧
original_frames = enframe(original, frame_length_sample, frame_shift_sample);
noisy_frames = enframe(noisy, frame_length_sample, frame_shift_sample);

% 计算每一帧的功率谱密度（PSD）
original_psd = pwelch(original_frames, [], [], [], fs);
noisy_psd = pwelch(noisy_frames, [], [], [], fs);

% 计算每一帧的信噪比（SNR）
snr = original_psd ./ noisy_psd;

% 设定维纳滤波法中的噪声功率谱密度估计值
noise_psd_estimate = mean(noisy_psd ./ snr);

% 对每一帧进行维纳滤波
filtered_frames = zeros(size(noisy_frames));
for i = 1:size(noisy_frames, 1)
    filtered_frames(i, :) = wiener(noisy_frames(i, :), [1 noise_psd_estimate ./ original_psd(i, :)]);
end

% 合并所有帧并进行重叠相加
filtered = overlapadd(filtered_frames, frame_shift_sample);

% 播放去噪后的语音信号
soundsc(filtered, fs);

% 将去噪后的语音信号保存为wav文件
audiowrite('filtered.wav', filtered, fs);

以上代码中，我们使用`audioread`函数读入原始语音信号和受噪声污染的语音信号。然后，我们设定帧长和帧移，并使用`enframe`函数将语音信号分帧。接着，我们计算每一帧的功率谱密度（PSD）和信噪比（SNR），并根据维纳滤波法的原理，计算噪声功率谱密度估计值。最后，我们对每一帧进行维纳滤波，并将所有帧合并并进行重叠相加，得到去噪后的语音信号。

给出用维纳滤波法实现对运动模糊图像复原的matlab代码

好的，以下是使用维纳滤波法实现对运动模糊图像复原的 MATLAB 代码：

% 读入运动模糊图像
img = imread('blurry_image.png');

% 定义运动方向和长度
theta = 30; % 运动的方向，单位：度
len = 15; % 运动的长度

% 生成点扩散函数
PSF = fspecial('motion', len, theta);

% 对图像进行运动模糊处理
blurred = imfilter(img, PSF, 'conv', 'circular');

% 计算频率响应函数
[H, W] = freqspace(size(PSF));
[U, V] = meshgrid(W, H);
D = len * sqrt(U.^2 + V.^2);
F = exp(-pi * D.^2);

% 计算维纳滤波器
K = F ./ (F + 1 / SNR);

% 对模糊图像进行维纳滤波
restored = deconvwnr(blurred, PSF, K);

% 显示原始图像、模糊图像和复原图像
figure;
subplot(1, 3, 1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1, 3, 2); imshow(blurred); title('模糊图像');
subplot(1, 3, 3); imshow(restored); title('复原图像');

其中，`SNR` 变量表示信噪比，越大表示信号越强，噪声越小。你可以根据实际情况调整这个值。

希望这个代码能够帮到你！