迭代自适应维纳滤波器的遥感图像降噪

基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究

数字图像处理 逆滤波 维纳滤波 数字图像处理 逆滤波 维纳滤波 源代码 还有报告

Matlab维纳噪声抑制原创程序报告-维纳噪声抑制.zip 维纳噪声抑制的Matlab程序： Figure22.jpg 试验结果： Figure23.jpg Matlab维纳噪声抑制

MATLAB实现图像中值 均值 维纳滤波 源程序代码.zip

matlab生成维纳过程代码介绍 我尝试在此存储库中实现给定的wiener过滤器变体。 用法 运行main.m matlab代码。 结果保存在./result/ 。 main.m使用wiener_filter.m和Sxx_train.m ，它们包含主过滤器和PSD估计器（首先使用多个图像进行训练）。 要查看以前运行中保存的一些结果，请查看./saved_results/ 。 理论 在维纳滤波器中，我们尝试重建已与已知误差函数h(t)卷积的图像。 卷积图像还包含加性白噪声（高斯）。 该滤波器使重建的去噪图像和原始图像之间的均方根误差最小。 Weiner滤波器减小的误差度量是MSE与重构图像和原始图像之间的L2距离成正比。 在计算需要与变形图像卷积的“去模糊滤波器”时，滤波器需要S_xx，即原始图像的PSD。 但这不可能，因为我们要生成原始图像本身。 过滤器通过多种方式解决此问题，我在实现中使用的方式是利用以下经验事实：所有自然图像的PSD几乎相似，因此可以使用另一个未损坏图像的PSD来估计PSD。原始图像。 我们计算10个尺寸相似的图像的PSD，将其平均化，并将该值用作Weiner滤波器

比较了基于参考信号的各种信道估计算法，提出了一种适用于LTE（long term evolution）系统的信道估计算法：首先，基于LMMSE算法在频域进行维纳滤波；其次，再利用频域估计出来的值在时域进行一次维纳滤波。仿真结果表明，该方法能有效地降低信道估计MSE值，并能改善BER性能, 同时又不会增加太多的运算复杂度，因而具有较大的实用性。

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像，运动模糊是最常见的降质模式，模糊参数的正确估计是去模糊的前提。文章提出了新的运动模糊角度估计方法，该方法基于Gabor滤波的角度估计，运动模糊尺度采用自相关函数算法求解，进而采用Wiener滤波进行图像复原。对一系列模糊图像进行测试，结果表明，该方法比现有的方法具有视觉上的优越性。

一、状态方程和量测方程 要给出卡尔曼滤波的信号模型，先来讨论状态方程和量测方程。图7-11是维纳滤波的模型，信号 可以认为是由白噪声 激励一个线性系统 的响应，假设响应和激励的时域关系可以用下式表示： (7-52) 上式也就是一阶AR模型。在卡尔曼滤波中信号 被称为是状态变量，用矢量的 形式表示为 ，在k时刻的状态用 表示， 在k－1时刻的状态用 表示。

分别使用谱减法,维纳滤波法,卡尔曼滤波法实现语音增强的matlab仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试