图像处理与分析作业:以lena图像为例，编程实现小波域维纳滤波.  首先使用高斯噪声叠加在原始图像上。  使用分解三次后进行维纳滤波再逐层返回，使用的是dwt2这个函数  [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,' bior2.2')  每次进行计算的是CH，CV，CD三个高频分量。  计算完之后再和低频进行重构复原。  最后对三次维纳滤波的结果和原始图像做差值，发现差值基本都是一些边缘，说明一些高频的分量在滤波的过程中被滤掉了。但是总体的滤波效果还是不错的

用Matlab 语言实现基于最佳维纳滤波器的地震信号盲解卷积算法，使用给定的任意类型子波，期望输出可以有五类选择 （类型1：零延迟尖脉冲；类型2：任一延迟尖脉冲； 类型3：时间提前了的输入序列；类型4：零相位子波；类型5：任意期望波形。），检验上述算法。

波前编码成像编码，对光瞳函数进行编码，成中间一致像，通过焦点处的PSF进行成像复原，扩大系统的景深，matlab编程，用的是维纳滤波，可以自己再改造。

MATLAB实现维纳滤波器，带程序，实验结果

维纳滤波matlab代码语音信号“实时声音平台” 您可以在这个平台上做的事情：•看声音•听声音•测量声音•修改声音 该平台是可以以任何明智的方式连接的模块的集合。 例如：录制声音，对其进行操作，对其进行可视化，然后对其进行播放。 您可以通过两种方式执行此操作： 具有完善的GUI，可让您以视觉和听觉方式探索所有模块 使用非常简单的脚本（创建模块，添加到模型，运行）。 该存储库由大约40个（且还在不断增加）模块组成，所有模块均具有实时声音。 最近我研究了许多模块，其中一些正在使用开源第三方软件。 有些只是用于出色的Matlab系统声音对象的包装。 以下是一些您可以执行的操作示例： •使用计算机上的任何输入或输出设备：全部被自动识别 •取决于采样率和帧率，极低的延迟低至<20 ms •动态更改采样率，帧长和所有其他参数 •完善的GUI使您可以在视觉和听觉上浏览所有模块 •查看语音的实时波形/频谱图/耳蜗图 •实时观看听觉图像模型 •聆听完全校准的录音（内部所有单位均为帕斯卡单位，每个信号均使用⅓倍频程滤波器自动校准） •创建并使用代码存储库进行科学的听觉研究-可以引用本来没有文献记载但经常使

本文件包括维纳滤波的源代码，还有代码实现，没有错误，可以运行并显示效果，并附有整个编程的过程。

维纳滤波器（Wiener filter）是由数学家维纳（Rorbert Wiener）提出的一种以最小平方为最优准则的线性滤波器。在一定的约束条件下，其输出与给定的函数（通常称为期望输出）的差的平方达到最小，通过数学运算最终可变为一个托布利兹方程的求解问题。本程序利用MATLAB进行维纳滤波复原并设计了简易版的GUI图形界面，打开即可运行。

MATLAB处理图像，具体包括原图像显示和噪声处理后图像，接着是维纳滤波后的还原图像，根据图像的实验结果，本程序具有较好的处理性能

图像复原代码。运动模糊图像复原、非约束复原、逆滤波复原、维纳滤波复原等 图像复原代码。运动模糊图像复原、非约束复原、逆滤波复原、维纳滤波复原等

图像逆滤波与维纳滤波的matlab代码。包括测试图像与代码处理结果图。数字图像处理教材例子的复现。