Matlab制作模糊的图像清晰：分别实现：1。对模糊车牌图像进行清晰处理； 2。对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理； 3。对椒盐噪声图像进行中值滤波处理； 4。对雾化图像进行直方图均衡化处理； 5。对模糊图像进行垂直拉伸与灰度拉伸处理； 6。对运动模糊图像进行维纳滤波处理；
2021-11-29 12:49:10
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1. 两种DD方法的凸组合2. 估计所需语音信号的最小均方误差 (MMSE)
演示视频： https://youtu.be/ATnP3c-NANI
简介和M文件https://medium.com/audio-processing-by-matlab/noise-reduction-by-wiener-filter-by-matlab-44438af83f96 教程和联系 Jarvus https://medium.com/audio-processing-by-matlab
2021-11-23 20:16:04
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图进行维纳滤波matlab代码维纳过滤器Matlab
Wiener滤波器在Matlab中的实现
在Matlab中打开Wiener.m。
此代码分为两部分。
一种用于培训，另一种用于测试。
训练部分遍历数据集的前30个图像，并训练K（u，v）的值，该值是噪声PSD与原始图像PSD之比。
在测试部分，我们将高斯噪声和模糊添加到给定的良好图像中，并使用维纳滤镜对其进行恢复。
在代码中传递良好图像的路径并运行该部分。
输出是包含原始灰度图像，失真图像，恢复图像，点扩展函数的FFT，失真图像的FFT，原始图像的FFT的图形。
用于测量滤波器质量的度量标准是原始模糊和恢复原始之间的PSNR差异。
差异越大，维纳滤波器越好。
2021-11-19 15:25:52
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Matlab时域维纳滤波的一个例子原创-实验报告.doc
题目要求：
假设一个点目标在x，y平面上绕单位圆做圆周运动，由于外界干扰，其运动轨迹发生了偏移。其中，x方向的干扰为均值为0，方差为0.05的高斯噪声；y方向干扰为均值为0，方差为0.06的高斯噪声。
1、
试设计一FIR维纳滤波器，确定最佳传递函数，并用该滤波器处理观测信号，得到其最佳估计。（注：自行设定误差判定阈值，根据阈值确定滤波器的阶数或传递函数的长度）。
4、 附件的实验报告中给出了解题思路，实现源程序、以及结果分析，
分别绘制了x方向和y方向的期望信号、噪声信号、观测信号、滤波后信号、最小均方误差信号的曲线图；
6、绘制了期望信号、观测信号和滤波后点目标的运动轨迹。
本
2021-11-15 15:17:04
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matlab程序，进行图像恢复处理， 用式5.6.3对图像进行模糊处理,用逆滤波和维纳滤波恢复图像
二．程序清单
clear;
I=imread('rice.tif');
figure;
subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图像');
[m,n]=size(I);
F=fftshift(fft2(I));
k=0.0025;
for u=1:m
for v=1:n
H(u,v)=exp((-k)*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6)));
end
end
2021-11-13 11:07:28
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今天小编就为大家分享一篇python实现逆滤波与维纳滤波示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-06 14:42:53
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