帮我写一份基于维纳反卷积滤波的图像复原matlab代码

好的，以下是基于维纳反卷积滤波的图像复原的 Matlab 代码：

% 读取待处理的图像
img = imread('image.jpg');
img = im2double(img);

% 添加模糊和噪声
PSF = fspecial('motion', 21, 11); % 运动模糊
blurred = imfilter(img, PSF, 'conv', 'circular');
blurred = imnoise(blurred, 'gaussian', 0, 0.0001);

% 计算维纳滤波器
SNR = 0.0001;
Wiener = deconvwnr(blurred, PSF, SNR);

% 显示结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 3, 2);
imshow(blurred);
title('模糊和噪声处理后的图像');
subplot(1, 3, 3);
imshow(Wiener);
title('维纳滤波器处理后的图像');

注：这段代码中使用的模糊核为运动模糊，可以根据需要进行调整。另外，维纳滤波器需要指定信噪比（SNR），可以根据实际情况进行调整。

相关问题

维纳反卷积滤波算法matlab

维纳反卷积滤波算法是一种图像复原方法，用于处理模糊或噪声的图像。维纳反卷积滤波算法通过对模糊图像和噪声特性的了解，实现了对损失信息的恢复。MATLAB是一款广泛应用于科学计算和工程领域的软件，支持维纳反卷积滤波算法的实现。

MATLAB中实现维纳反卷积滤波算法的步骤如下：

1. 读取模糊图像并进行频域转换；

2. 通过函数fspecial创建与模糊滤波核相应的点扩散函数（PSF）；

3. 计算信噪比（SNR）；

4. 使用Wiener滤波器计算逆滤波函数；

5. 将逆滤波函数与Wiener滤波器相乘，得到维纳滤波器；

6. 使用维纳滤波器对图像进行滤波；

7. 实现输出图像的显示、保存等操作。

通过维纳反卷积滤波算法，可以恢复被模糊或噪声污染的图像，提高图像质量和清晰度。在图像处理和计算机视觉等领域，维纳反卷积滤波算法的应用十分广泛。

维纳滤波图像复原matlab

维纳滤波是一种图像复原技术，旨在减少图像模糊和噪声影响，从而改善图像质量。在MATLAB中，可以使用维纳滤波函数“wiener2”实现图像复原。该函数基于二维离散傅里叶变换（DFT）实现，适用于使用DFT的空域卷积形式。

使用MATLAB中的“wiener2”函数进行图像复原时，需提供原始图像和噪声方差。噪声方差可以通过调用MATLAB中的“var”函数或其他相似函数计算得到。在计算噪声方差时，需注意要去除原始图像中的信号部分，否则计算的噪声方差可能会低估导致复原图像不佳。

维纳滤波的效果取决于噪声方差和图像信噪比（SNR）之比。当SNR较高时，维纳滤波效果较好，反之则效果不佳。因此，在使用维纳滤波对图像进行复原时，需要对噪声方差、SNR等参数进行适当调整，以获得最佳复原效果。

总之，维纳滤波是一种常用的图像复原技术，MATLAB中提供了相应的函数可供调用。在使用维纳滤波前，需对参数进行合理的选取和调整，以获得最佳的图像复原效果。