维纳滤波算法改进csdn含程序

维纳滤波算法是一种基于信号处理的图像复原算法，能够有效地去除图像中的噪声和模糊。然而，传统的维纳滤波算法在实际应用中存在一些问题，例如对于复杂的噪声模型，会导致复原结果不佳。

为了解决这些问题，研究者们对维纳滤波算法进行了改进。其中，一个较为常见的改进方法是基于小波变换的维纳滤波算法。

具体来说，该方法首先将图像进行小波变换，然后对变换后的图像进行维纳滤波处理，并最终将滤波后的结果进行小波逆变换得到复原图像。该方法相比传统的维纳滤波算法，能够更好地处理非高斯噪声，并且在复原结果方面也有所提升。

下面是一个基于小波变换的维纳滤波算法的示例代码，供参考：

import cv2
import numpy as np
import pywt

def wiener_filter(img, kernel, K):
    # 将图像和卷积核转换为频域
    img_fft = np.fft.fft2(img)
    kernel_fft = np.fft.fft2(kernel, s=img.shape)

    # 计算噪声功率谱
    noise_power = np.abs(img_fft) ** 2 / img.size

    # 计算信噪比
    snr = K / noise_power

    # 为避免除零错误，将信噪比小于1的部分设为1
    snr[snr < 1] = 1

    # 计算维纳滤波器
    wiener_filter = np.conj(kernel_fft) * snr / (np.abs(kernel_fft) ** 2 * snr + noise_power)

    # 对图像进行滤波
    filtered = np.fft.ifft2(img_fft * wiener_filter).real

    return filtered

# 读取图像和卷积核
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
kernel = cv2.getGaussianKernel(21, 5)

# 对图像进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec2(img, 'haar', level=1)
cA, (cH, cV, cD) = coeffs

# 对低频分量进行维纳滤波
cA_filtered = wiener_filter(cA, kernel, 0.01)

# 将滤波后的结果与高频分量重构成图像
coeffs_filtered = (cA_filtered, (cH, cV, cD))
img_filtered = pywt.waverec2(coeffs_filtered, 'haar')

# 显示原图和滤波后的结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Filtered', img_filtered.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们使用了小波变换将图像分解为低频分量和高频分量，并对低频分量进行了维纳滤波处理。最后，将滤波后的低频分量与高频分量重构成图像，并显示原图和滤波后的结果。