如何在上面的整段代码中进行修改

可以将代码中关于维纳滤波器的卷积核的定义和计算部分进行修改，具体如下：

import numpy as np
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.png', 0)

# 添加高斯噪声
mean = 0
var = 0.1
sigma = var ** 0.5
noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
noisy_img = img + noise

# 定义维纳滤波器函数
def wiener_filter(img, psf, K=0.01):
    # 计算傅里叶变换和功率谱
    img_fft = np.fft.fft2(img)
    psf_fft = np.fft.fft2(np.fft.ifftshift(psf))  # 对卷积核进行中心化处理
    img_power = np.abs(img_fft) ** 2
    psf_power = np.abs(psf_fft) ** 2
    
    # 计算信噪比
    snr = img_power / (psf_power + K)
    
    # 计算滤波器
    result_fft = img_fft * snr / psf_fft
    result = np.fft.ifft2(result_fft)
    
    # 返回滤波结果
    return np.abs(result)

# 计算图像的自相关函数
acf = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])

# 定义维纳滤波器的卷积核
kernel_size = max(noisy_img.shape) // 20
if kernel_size % 2 == 0:
    kernel_size += 1
kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2

# 计算维纳滤波器的卷积核
gamma = 0.1
alpha = 0.5
beta = 1 - alpha - gamma
psf = np.zeros((kernel_size, kernel_size))
for i in range(kernel_size):
    for j in range(kernel_size):
        i_shift = i - kernel_size // 2
        j_shift = j - kernel_size // 2
        psf[i, j] = np.exp(-np.pi * ((i_shift ** 2 + j_shift ** 2) / (2 * alpha ** 2))) * np.cos(2 * np.pi * (i_shift + j_shift) / (2 * beta))
psf = psf / np.sum(psf)

# 对带噪声图像进行维纳滤波
filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样修改后，维纳滤波器的卷积核大小会根据噪声图像的大小自动调整，而且在计算傅里叶变换和功率谱时，会对卷积核进行中心化处理，以确保卷积核的中心与图像的中心对应。