【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。

winnerRestore，VC编写，含维纳滤波，逆滤波和运动模糊及其恢复，

基于opencv的维纳滤波算法

两步降噪 (TSNR) 技术消除了恼人的混响效应，同时保持了决策导向方法的优势。 然而，包括 TSNR 在内的经典短时降噪技术会在增强语音中引入谐波失真。 为了克服这个问题，实现了一种称为谐波再生降噪 (HRNR) 的方法，以改进用于计算频谱增益的先验 SNR，如 Plapous 等人提出的那样，能够保留语音谐波。 （“用于语音增强的改进的信噪比估计”，IEEE Transactions on ASLP，第 14 卷，第 6 期，第 2098 - 2108 页，2006 年 11 月）。 %% 带有嘈杂语音文件 car.wav 的示例>> [x,fs] = audioread('car.wav'); >> [out,~] = WienerNoiseReduction(x,fs,10000) % 前 10000 个样本是噪声样本（不含语音） >> soundc(out(1:122000)

用LPC和维纳滤波方法处理语音信号，仅供参考！！！ 有说明文档！！！

用矩阵形式表示 例7用p=2的FIR结构给例5设计维纳一步预测器。 此时