维纳滤波 python 彩色图像

维纳滤波是一种常用的图像处理方法，用于去除图像中的噪声并增强图像的细节。在Python中，可以使用OpenCV库来实现维纳滤波。

在处理彩色图像时，维纳滤波可以分别对图像的RGB三个通道进行处理。以下是使用Python和OpenCV库实现维纳滤波的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def wiener_filter(image, kernel, K):
    # 对图像进行傅里叶变换
    image_fft = np.fft.fft2(image)
    kernel_fft = np.fft.fft2(kernel)

    # 计算维纳滤波器的频域表示
    H = np.conj(kernel_fft) / (np.abs(kernel_fft) ** 2 + K)

    # 对图像进行频域滤波
    filtered_image_fft = image_fft * H

    # 对滤波后的图像进行反傅里叶变换
    filtered_image = np.fft.ifft2(filtered_image_fft)

    # 取实部作为最终结果
    filtered_image = np.real(filtered_image)

    return filtered_image

# 读取彩色图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将彩色图像转换为浮点型数据
image = image.astype(np.float32) / 255.0

# 定义高斯模糊核
kernel_size = 5
sigma = 1.0
kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, sigma)

# 对图像的RGB三个通道分别进行维纳滤波
filtered_image = np.zeros_like(image)
for i in range(3):
    filtered_image[:, :, i] = wiener_filter(image[:, :, i], kernel, K=0.01)

# 将图像像素值限制在0到1之间
filtered_image = np.clip(filtered_image, 0, 1)

# 将浮点型数据转换为8位无符号整型数据
filtered_image = (filtered_image * 255).astype(np.uint8)

# 显示原始图像和滤波后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先读取彩色图像，并将其转换为浮点型数据。然后定义高斯模糊核，通过调整`kernel_size`和`sigma`参数可以控制滤波效果。接下来，使用`wiener_filter`函数对图像的RGB三个通道分别进行维纳滤波。最后，将滤波后的图像像素值限制在0到1之间，并将其转换为8位无符号整型数据，最终显示原始图像和滤波后的图像。