基于matlab写一段实现维纳滤波的代码

function output = wiener_filter(input, psf, noise_var)
% input: 输入图像
% psf: 模糊点扩散函数
% noise_var: 噪声方差

% 对输入图像进行快速傅里叶变换
input_fft = fft2(input);

% 对模糊点扩散函数进行快速傅里叶变换
psf_fft = fft2(psf, size(input, 1), size(input, 2));

% 计算维纳滤波器的频域表达式
wiener_filter_fft = conj(psf_fft) ./ (abs(psf_fft).^2 + noise_var./abs(input_fft).^2);

% 对输入图像进行维纳滤波
output_fft = wiener_filter_fft .* input_fft;

% 对输出图像进行反变换得到空域图像
output = ifft2(output_fft);

% 对结果进行归一化
output = output ./ max(output(:));
end

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写一段代码MATLAB图像复原 维纳滤波的相关代码

好的，下面是一个简单的 MATLAB 图像复原代码，使用维纳滤波进行复原：

% 读入模糊图像和点扩散函数
blur_img = imread('blurry_image.png');
psf = fspecial('motion', 20, 45);

% 显示模糊图像和点扩散函数
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(blur_img);
title('Blurred Image');
subplot(1,2,2);
imshow(psf, []);
title('Point Spread Function');

% 对模糊图像进行傅里叶变换
F = fft2(double(blur_img));
H = fft2(psf, size(blur_img, 1), size(blur_img, 2));

% 计算信噪比
SNR = 100;

% 计算维纳滤波函数
epsilon = 0.0001;
G = conj(H) ./ (abs(H).^2 + (1 / SNR) + epsilon);

% 对模糊图像进行维纳滤波
restored_img = real(ifft2(G .* F));

% 显示复原图像
figure;
imshow(restored_img, []);
title('Restored Image');

这段代码首先读入模糊图像和点扩散函数，然后显示它们。接下来，代码使用傅里叶变换对模糊图像进行处理，并计算信噪比。维纳滤波函数可以通过点扩散函数的傅里叶共轭除以点扩散函数幅值的平方再加上信噪比的倒数再加上一个小的正数来计算。最后，代码使用维纳滤波函数对模糊图像进行复原，并显示复原图像。

需要注意的是，在实际应用中，信噪比的值需要根据具体情况进行调整，以达到最佳的复原效果。此外，维纳滤波也是一种比较复杂的处理方法，需要充分理解其原理和特点才能正确应用。

MATLAB内置函数实现简单维纳滤波算法图像复原

在MATLAB中实现简单的维纳滤波算法图像复原，可以使用内置函数wiener2。

wiener2函数基于维纳滤波算法，可以用于图像去噪和图像复原。它对于受噪声影响的图像有良好的复原效果。

下面是一个使用wiener2函数实现简单维纳滤波算法图像复原的示例代码：

% 读入图像
I = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 对图像进行维纳滤波
K = wiener2(J,[5 5]);

% 显示结果
imshow(I), title('原始图像');
figure, imshow(J), title('添加高斯噪声后的图像');
figure, imshow(K), title('经过维纳滤波后的图像');

该代码首先读入图像，然后使用imnoise函数添加高斯噪声。接着使用wiener2函数对受噪声影响的图像进行维纳滤波，最后显示原始图像、添加噪声后的图像和经过维纳滤波后的图像。

其中，wiener2函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是一个大小为[m n]的整数数组，表示用于计算每个像素的局部自相关函数的邻域大小。在本例中，我们将邻域大小设置为[5 5]。您可以根据需要调整这个值。