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。

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

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

【语音增强】谱减法、最小均方和维纳滤波语音增强matlab源码.md

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

【图像修复】基于维纳滤波实现图像复原matlab源码含GUI.md

维纳滤波与卡尔曼滤波.pdf

图像复原：逆滤波、维纳滤波、最小二乘滤波的实现

本资源包含了去运动模糊的Matlab源码和测试图，为经典的维纳滤波方法。

数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。