基于维纳滤波的图像去噪实现（附带Matlab源码）

CodeWG

于 2023-09-14 14:55:47 发布

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文章标签： matlab 计算机视觉开发语言 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/132876773

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本文介绍了维纳滤波这一图像处理技术在减少图像噪声中的应用，提供了Matlab实现的源码。通过计算信号和噪声的功率谱，以及应用维纳滤波函数，有效去除了图像噪声，提高了图像质量。适用于图像增强和医学图像处理等领域。

基于维纳滤波的图像去噪实现（附带Matlab源码）

维纳滤波是一种常用的图像处理技术，用于减少图像中的噪声。在本文中，我们将介绍如何使用维纳滤波算法对图像进行去噪，并提供相应的Matlab源码。

维纳滤波是一种基于信号和噪声的统计模型的滤波方法。它假设图像中的噪声和信号是加性的，并且噪声是高斯分布的。维纳滤波的目标是最小化信号和噪声之间的均方误差，以实现去噪效果。

下面是使用Matlab实现维纳滤波的源代码：

function denoised_image = wiener_filter(image, kernel, noise_var)
    % 转换图像和卷积核到频域
    image_fft = fft2(image<

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最小均方和维纳滤波算法实现信号去噪（附带Matlab源码）

CodeRoarX的博客

09-11

247

最小均方和维纳滤波是一种常用的信号去噪技术，能够有效地从受到噪声污染的观测信号中恢复原始信号。通过调整滤波器的传递函数，可以根据观测信号和噪声信号的统计特性，实现信号的去噪处理。如果你有任何疑问，请随时提问。然后，通过计算观测信号和噪声信号的自相关矩阵以及观测信号与噪声信号的互相关矩阵，得到最小均方和维纳滤波器的传递函数。最小均方和维纳滤波是一种线性滤波器，其目标是最小化滤波后的信号与原始信号之间的均方误差。其中，y(n)是滤波后的信号，W(z)是滤波器的传递函数，x(n)是受到噪声污染的观测信号。

基于Matlab的维纳滤波图像去噪

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09-11

695

其中，( H(u, v) ) 是维纳滤波器的频域表示，( S_{\text{psd}}(u, v) ) 是信号的功率谱密度，( N_{\text{psd}}(u, v) ) 是噪声的功率谱密度。( H_{\text{psd}}(u, v) ) 是维纳滤波器的频域表示的正则化项，可以用来控制滤波器的增益。接下来，我们需要估计噪声的功率谱密度。因此，我们可以通过计算图像中不包含信号的区域的功率谱密度来估计噪声的功率谱密度。其中，( Y ) 是观测到的图像，( X ) 是原始图像，( N ) 是加性高斯噪声。

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