维纳滤波图像去湍流Python

维纳滤波（Wiener filtering）是一种常见的图像去噪方法，可以用于去除图像中的噪声和湍流。在Python中，可以使用scipy库中的wiener函数来实现维纳滤波。

以下是一个简单的维纳滤波代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import wiener
from skimage import io

# 读取图像
img = io.imread('lena.png', as_gray=True)

# 添加高斯噪声
noise = np.random.normal(0, 0.1, img.shape)
noisy_img = img + noise

# 维纳滤波
filtered_img = wiener(noisy_img)

# 显示结果
io.imshow(filtered_img)
io.show()

在上面的代码中，首先读取了一张灰度图像，并添加了高斯噪声。然后使用wiener函数进行维纳滤波处理，并显示结果。

需要注意的是，维纳滤波的效果取决于噪声的类型和强度，以及图像的特征。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的参数来调整维纳滤波的效果。

相关问题

维纳滤波图像复原python

可以使用scipy库中的signal模块实现维纳滤波图像复原，具体实现步骤可以参考以下代码：

import numpy as np
import cv2
from scipy.signal import convolve2d
from scipy.signal import fftconvolve

def wiener_filter(image, kernel, K):
    kernel /= np.sum(kernel)
    dummy = np.copy(image)
    dummy = np.pad(dummy, [(klen // 2, klen // 2), (klen // 2, klen // 2)], mode='constant')
    dummy = fftconvolve(dummy, kernel, mode='same')
    dummy = dummy[klen // 2:-klen // 2, klen // 2:-klen // 2]
    noise = image - dummy
    noise = np.abs(np.fft.fft2(noise)) ** 2
    noise /= np.prod(image.shape)
    noise *= K / (K + noise)
    kernel = np.fft.fft2(kernel, s=image.shape)
    dummy = kernel * np.fft.fft2(dummy)
    dummy += noise * np.fft.fft2(image)
    dummy = np.fft.ifft2(dummy)
    dummy = np.real(dummy)
    return np.clip(dummy, 0, 255)

# 读入图像并转为灰度图
image = cv2.imread('lena.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 添加高斯噪声
sigma = 25
noise = np.random.normal(0, sigma, gray.shape)
noisy = np.clip(gray + noise, 0, 255).astype(np.uint8)

# 维纳滤波复原
klen = 21
kernel = np.ones((klen, klen))
restored = wiener_filter(noisy, kernel, sigma ** 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Noisy', noisy)
cv2.imshow('Restored', restored)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

当然，这只是一种实现方式，具体的维纳滤波图像复原方法还有很多，可以根据实际情况选择适合自己的方法。

python维纳滤波图像复原

维纳滤波是一种用于图像复原的经典方法，它可以抑制图像中的噪声并恢复被模糊的细节。下面是用Python进行维纳滤波图像复原的基本步骤：

1. 导入所需的库：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

2. 读取模糊图像：

img_blur = cv2.imread('blurred_img.jpg', 0)  # 以灰度图像方式读取模糊图像

3. 定义维纳滤波函数：

def wiener_filter(img_blur, kernel, K):
    kernel /= np.sum(kernel)  # 归一化卷积核
    f_img_blur = np.fft.fft2(img_blur)  # 对模糊图像进行傅里叶变换
    f_kernel = np.fft.fft2(kernel, s=img_blur.shape)  # 对卷积核进行傅里叶变换，并尺寸与模糊图像相同
    f_img_deblur = np.divide(f_img_blur, f_kernel + K)  # 维纳滤波公式的频域表示
    img_deblur = np.fft.ifft2(f_img_deblur)  # 对滤波结果进行反傅里叶变换
    img_deblur = np.abs(img_deblur).astype(np.uint8)  # 取绝对值并转为无符号整型
    return img_deblur

4. 创建维纳滤波所需的卷积核：

kernel_size = 15  # 卷积核大小
sigma = 2  # 卷积核标准差
kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, sigma)  # 创建高斯卷积核

5. 调用维纳滤波函数进行图像复原：

K = 0.01  # 维纳滤波的正则化参数
img_deblur = wiener_filter(img_blur, kernel, K)  # 调用维纳滤波函数进行图像复原

6. 显示原始模糊图像和复原图像：

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img_blur, cmap='gray')
plt.title('Blurred Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img_deblur, cmap='gray')
plt.title('Deblurred Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

这就是使用Python进行维纳滤波图像复原的基本步骤。你可以根据具体需求调整参数和优化算法，以获得更好的复原效果。