单独的维纳滤波去噪的效果

matlab实现维纳滤波盲反卷积迭代算法

构建运动模糊模型 现假定相机不动，图像f(x,y)在图像面上移动并且图像f(x,y)除移动外不随时间变化。令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量，那么在快门开启的时间T内，胶片上某点的总曝光量是图像在移动过程中一系列相应像素的亮度对该点作用之总和。也就是说，运动模糊图像是由同一图像在产生距离延迟后与原图像想叠加而成。如果快门开启与关闭的时间忽略不计，则有： 由于各种运动都是匀速直线运动的叠加，因而我们只需考虑匀速直线运动即可。但由于我们自身水平有限，且旨在探讨找到实现运动模糊复原方法的思想与方向，因而我们未能自行构建模型，而是借鉴了参考文献[1]中建立的运动模糊模型。关于本模型

在基于先验信噪比的维纳滤波语音增强算法的基础上，结合语音端点检测算法，本文提出一种新算法。新算法在语音端点检测的基础上，通过平滑处理更新噪声信号功率谱以适应噪声不稳定的环境；通过计算有声段噪声信号估计值，将有声段的噪声影响纳入考虑范围；通过每个语音段自适应调节噪声功率谱，实时的计算出先验信噪比。最后将该算法与改进前算法进行仿真比较验证，该算法有更好的语音增强效果，在非稳定噪声环境中较好的抑制了噪声残留，提高了语音的可懂度。

【图像去噪】基于均值+中值+高通低通+巴特沃斯+PCA+小波+维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码

针对软件去噪算法难以满足实时图像处理的问题，采用基于FPGA的硬件滤波算法，该方案相对于软件算法具有高度的并行性和灵活的硬件可编程性．采用Matlab和QuartusⅡ的联合测试平台，分析和优化了基于FPGA的维纳滤波算法的设计，同时通过实验结果比较了十字型与3×3型滤波窗口设计对滤波效果的影响，实验证明3×3窗口的滤波效果比十字窗口的滤波效果更好．

维纳滤波器在Matlab环境下，进行的仿真，没有调用库函数，而是自己按原理做出来的。

语音增强matlab实现包括谱减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

维纳滤波算法流程 1. 将图像分割成多个MxN块，估计像素的局部均值和方差： 2. 估计噪声功率，使用局部方差的均值作为噪声功率估计值： 3. 使用维纳法估计MxN块内所有像素的灰度值： 4. 使用估计值替换块中原像素值。 5. 合并多个图像块，得到滤波后图像。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

基于维纳滤波的语音增强研究，张波，裴东兴，谱减法是在语音增强技术中应用最广泛的的技术，但其残留音乐噪声过强；而改进的谱减法在消除残留音乐噪声方面虽有所加强，很难确