维纳滤波matlab代码

以下是一个简单的维纳滤波的Matlab代码示例：

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
I = im2double(I);

% 添加高斯噪声
noise_var = 0.01;
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, noise_var);

% 计算功率谱密度
K = fft2(J);
P = abs(K).^2 / numel(K);

% 计算 Wiener 滤波器
H = ones(size(P)) ./ (ones(size(P)) + noise_var ./ P);
G = H .* K;

% 反傅里叶变换
g = real(ifft2(G));

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(J); title('加噪图像');
subplot(1,2,2); imshow(g); title('维纳滤波图像');

这个代码将输入图像读入内存，然后添加高斯噪声。然后，它计算加噪图像的功率谱密度，并使用Wiener滤波器对加噪图像进行滤波。最后，它显示了加噪图像和维纳滤波后的结果。

相关问题

图像去噪维纳滤波matlab代码

图像去噪是数字图像处理中的一个重要问题，维纳滤波是一种常用的去噪方法。在MATLAB中，我们可以使用一些内置的函数来实现维纳滤波。

首先，我们需要加载需要去噪的图像，可以使用imread函数来读取图像文件。

接下来，我们可以使用imnoise函数向图像添加一定程度的噪声，模拟真实环境中图像的噪声情况。

然后，我们可以使用wiener2函数来对图像进行维纳滤波处理。该函数需要输入原始图像和一个滤波器大小作为参数，滤波器大小的选择会影响滤波的效果。

最后，我们可以使用imshow函数来显示原始图像和滤波后的图像，以便进行直观比较。

下面是一个简单的MATLAB代码，实现了对图像的维纳滤波处理：

% 读取图像
originalImage = imread('lena.jpg');

% 添加高斯噪声
noisyImage = imnoise(originalImage, 'gaussian', 0, 0.01);

% 维纳滤波
filteredImage = wiener2(noisyImage, [5, 5]);

% 显示图像
subplot(1, 3, 1), imshow(originalImage), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisyImage), title('带噪声图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(filteredImage), title('维纳滤波后图像');

这段代码首先读取了一张名为'lena.jpg'的图像，然后向图像添加了高斯噪声，接着使用wiener2函数进行维纳滤波处理，最后通过subplot和imshow函数显示了原始图像、带噪声图像和维纳滤波后的图像，便于直观比较。

自适应维纳滤波 matlab

自适应维纳滤波（Adaptive Wiener Filtering）是一种常用的图像处理方法，用于降低图像中的噪声。它基于维纳滤波的原理，通过自适应地估计图像的噪声方差和信号方差来实现滤波。

在Matlab中，可以使用wiener2`函数来现自适应维纳滤波。该的语法如：

J = wiener2(I, [m n noisevar)

其中，`I`是输入图像，`[m n]`是滤波器窗口的大小，`noisevar`是噪声方差的估计值。函数返回滤波后的图像`J`。

下面一个示例代码，演示如何使用`wiener2`函数进行自适应维纳滤波：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 自适应维纳滤波
K = wiener2(J, [5 5]);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(J), title('加噪声图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(K), title('滤波后图像');

在上述代码中，首先读取了一张图像`lena.png`，然后使用`imnoise`函数添加了高斯噪声。接着，调用`wiener2`函数对加噪声的图像进行自适应维纳滤波。最后，使用`subplot`和`imshow`函数将加噪声图像和滤波后的图像显示在同一窗口中。

希望以上信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。