deconvwnr(维纳滤波)

deconvwnr是一种基于维纳滤波的图像复原方法，用于恢复被模糊和噪声污染的图像。维纳滤波是一种最小均方误差准则下的最优滤波器，它利用有关图像和噪声的先验知识来估计原始图像，从而消除模糊和噪声。

在对图像进行维纳滤波之前，需要先估计出图像的点扩散函数（PSF），即模糊核。然后，利用逆滤波器对图像进行修复，但逆滤波器会放大噪声，因此需要对其进行正则化，以便在恢复图像的同时抑制噪声。

维纳滤波与其他复原方法相比，具有更好的恢复效果和更高的复原质量，但它需要对图像和噪声的先验知识进行准确估计。

相关问题

matlab 维纳滤波

以下是使用MATLAB进行维纳滤波的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 添加高斯白噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
% 显示原始图像和加噪声后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');

% 计算噪声方差
noise_var = var(double(noisy_img(:)));

% 维纳滤波
wnr_img = deconvwnr(noisy_img, fspecial('gaussian', 5, 2), noise_var);

% 显示维纳滤波后的图像
figure;
imshow(wnr_img);
title('Wiener Filtered Image');

这段代码首先读取一张图像，然后添加高斯白噪声。接着计算噪声方差，并使用`deconvwnr`函数进行维纳滤波。最后显示维纳滤波后的图像。

维纳滤波法matlab代码

下面是使用维纳滤波法进行图像复原的MATLAB代码示例：

% 读取原始图像
I = imread('lena.jpg');

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

% 计算点扩散函数
PSF = fspecial('motion', 20, 45);

% 对模糊图像进行维纳滤波
K = deconvwnr(J, PSF, 0.01);

% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(I), title('原始图像');
subplot(1,3,2), imshow(J), title('模糊图像');
subplot(1,3,3), imshow(K), title('维纳滤波结果');

其中，使用 `imread` 函数读取原始图像，使用 `imnoise` 函数添加高斯噪声。使用 `fspecial` 函数计算点扩散函数，然后使用 `deconvwnr` 函数进行维纳滤波，最后使用 `subplot` 和 `imshow` 函数显示结果。其中，参数 `0.01` 是正则化参数，可以根据实际情况进行调整。