基于维纳滤波的图像去噪(Matlab实现)

最新推荐文章于 2024-04-23 11:01:14 发布
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本文介绍了使用Matlab实现基于维纳滤波的图像去噪方法，通过加载‘cameraman’图像，添加高斯白噪声，然后详细阐述维纳滤波的步骤：计算图像和噪声的功率谱密度，得到滤波器函数，最终进行滤波处理，实现实现去噪。实验结果显示，该方法能有效去除噪声并保留图像细节。

基于维纳滤波的图像去噪(Matlab实现)

图像去噪是数字图像处理领域的一个重要研究方向，其目标是在减少噪声的同时尽可能地保持图像的细节和信息。维纳滤波是一种常用的图像去噪方法，它基于经典的最小均方误差原理，能够有效地去除加性高斯白噪声。下面我们将介绍如何使用Matlab实现基于维纳滤波的图像去噪算法。

  1. 加载图像并添加高斯白噪声

我们将使用Matlab中自带的“cameraman”图像作为样例进行演示。首先，我们需要加载这张图像并添加高斯白噪声。

I = imread('cameraman.tif'); % 加载图像
J = imnoise(I, '
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图像去噪基于维纳滤波实现图像去噪发matlab代码
06-17
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容：【图像去噪】基于维纳滤波实现图像去噪发matlab代码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
精选资源
维纳滤波对图像去噪与最小二乘方滤波对图像去噪的比较_matlab
03-26
资源名：维纳滤波对图像去噪与最小二乘方滤波对图像去噪的比较_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。...
基于Matlab的维纳滤波图像去噪
PixelCoder的博客
09-11 698
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。
【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
matlab_dingdang的博客
03-28 1015
1 简介 基于均值+中值+高通低通+巴特沃斯+PCA+小波+维纳滤波七种算法实现图像去噪。 2 部分代码 function I=PCA_filtering(I0)[M,N] = size(I0);f = double(I0);bs = 16; %图像块尺寸p = 30; %保留的维数​% PCA图像压缩g = im2col(f, [bs bs], 'distinct'); %将图像块转换成列矢量表示g_m = mean(g')'*ones(1,size(g,2)); %计算每个块的灰度
matlab实现图像维也纳滤波
anxinbuxinan的博客
06-14 1424
维纳滤波通常在频域进行操作，对输入的图像进行傅里叶变换，再将退化函数和噪声功率谱转换到频域，然后便可计算出滤波器的频域响应，从而对图像进行滤波。维纳滤波器的优点是能够在尽可能恢复图像细节的前提下，最小化复原图像与原图像的误差，从而得到更高质量的复原图像。但是，维纳滤波器需要预先知道退化函数和噪声功率谱等参数，如果这些参数不准确，则会导致复原图像质量下降。维纳滤波在自然图像、医学图像等领域应用广泛，常与其他图像处理技术如逆滤波、小波变换等结合使用，以获得更好的图像处理效果。
【图像去噪】基于matlab维纳滤波图像去噪【含Matlab源码 725期】
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04-07 4742
维纳滤波图像去噪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
精选资源
基于维纳滤波的图像去噪matlab程序
06-20
**基于维纳滤波的图像去噪MATLAB程序详解** 在图像处理领域，噪声的去除是至关重要的一环，尤其在图像分析、识别和传输过程中。本文将深入探讨一种经典的图像去噪方法——维纳滤波（Wiener Filter），并介绍如何在...
精选资源
【图像去噪】基于维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码.zip
05-06
在给定的压缩包中，包含了一个名为"【图像去噪】基于维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码.pdf"的文件，这个文件很可能是详细的教程或代码示例，指导用户如何利用Matlab实现维纳滤波器进行图像去噪。通常，这样的代码会...
维纳滤波图像处理MATLAB程序
04-04
MATLAB处理图像，具体包括原图像显示和噪声处理后图像，接着是维纳滤波后的还原图像，根据图像的实验结果，本程序具有较好的处理性能
【滤波器】基于时变维纳滤波器实现语音去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
06-09 654
【滤波器】基于时变维纳滤波器实现语音去噪含Matlab源码
图像去噪基于matlab维纳滤波图像去噪【含Matlab源码 725期】.zip
11-05
优快云海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像去噪：小波阙值、BM3D、BdCNN、DCT、均值、中值、平滑滤波、维纳、PM模型、双边滤波、全变分算法、正则化、即插即用法
维纳滤波消噪算法MATLAB源程序
01-04
输入信号，加入高斯白噪声，使用维纳滤波进行消除高斯白噪声，得要期望的信号，显示输入。噪声，加噪。除噪等信号波形
维纳滤波音频去噪matlab代码-wavelet-denoising:基于多谱谱自适应小波去噪的语音增强
05-23
维纳滤波音频去噪matlab代码小波去噪 基于多锥谱自适应小波去噪的Yu和Guizou语音增强的Matlab实现。 布雷西亚大学信息表示高级方法课程的最终项目，2018年。 众所周知，在大多数频域语音增强算法中遇到的“音乐噪声”部分是由于频谱的大方差估计所致。 为了解决这个问题，我们建议在本文中使用基于小波阈值的多方谱的低方差频谱估计器进行语音增强。 导出了一个短时频谱幅度估计器，该估计器结合了小波阈值多峰频谱。 听力测试表明，与子空间和MMSE算法相比，多锥频谱估计与小波阈值结合可抑制音乐噪声并产生更好的质量。 用法 执行SpeechEnhancement.m。 您将需要手动更改代码中的音频路径。 要迭代算法： 一次执行所有代码； 按以下顺序重复各节： 带Multitapers的PSD估计 DWT +阈值+维纳过滤器 重建与结果
3种模糊图像去噪：中值滤波、维纳滤波和全变分去噪
06-26
文件包含了3中模糊图像去噪的源代码和分析，是在前人的基础上总结的。直接运行即可。环境是matlab7.0 .是一门课的期末作业。
维纳滤波Matlab实现
04-15
代码是数学建模的时候找的，可以直接运行，里面有两段代码和一张图片，可以自己去更改测试，希望能够帮到大家。
运用维纳滤波实现图像去模糊（OpenCV实现）
qq3098320650的博客
12-29 9128
维纳滤波的带通频率依赖于信噪比SNR(f)=S(f)/N(f)。当信噪比趋近于无穷（即噪声为零），G(f)增大，维纳滤波简化成逆滤波；当噪声增加时，信噪比降低，G(f)也会减小。因此，我们可以通过适当调节信噪比的取值，这样有助于提高噪声模糊图像的复原效果。
【图像去噪】基于维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
05-05 2907
​1 简介 分析了几种常见的图像去噪方法的去噪原理和缺点后,主要研究了维纳滤波算法的去噪原理和其在实际应用中对高斯噪声的去除优点,通过实验对比维纳滤波算法和其他几种常见的图像去噪方法对高斯噪声的去噪效果,并分析不同参数对维纳滤波去噪效果的影响.实验结果表明,综合主观视觉效果和客观PSNR值而言,在去除高斯噪声时,维纳滤波可以取得更好的去噪效果,提高所获取图像的质量. 2 部分代码 function varargout = wiener_filter(varargin)% WIENER_FILTER
信号去噪基于维纳滤波算法实现matlab代码
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-21 538
本文提供的代码针对 chirp 信号加入不同强度的噪声，并采用了频域非因果的方法实现了维纳滤波。当伴有信噪比为20的高斯白噪声的 chirp 信号通过维纳滤波器，可以对信号作出了精确的估计。然后，对加入噪声的信号进行快速傅里叶变换，得到功率谱密度，并使用频域非因果的方法实现了维纳滤波。维纳滤波器的作用是根据信号和噪声的统计特性对输入信号进行滤波，从而输出一个更加准确的信号估计值。在噪声较强的情况下，该滤波器效果显著。总的来说，本文提供的基于维纳滤波算法的信号去噪方法能够有效地去除噪声，并还原原始信号。
【信号去噪】基于维纳滤波实现语音去噪附Matlab代码
最新发布
qq_59747472的博客
04-23 1210
语音去噪是指从含有噪声的语音信号中提取出目标语音信号的过程，在语音识别、语音增强等领域具有重要意义。维纳滤波是一种经典的语音去噪方法，其原理是利用噪声和语音信号的统计特性进行滤波，从而达到降低噪声的目的。本文将详细介绍基于维纳滤波实现语音去噪的原理、算法步骤以及应用效果。维纳滤波是一种经典的语音去噪方法，其原理简单，效果良好。在实际应用中，维纳滤波可以有效地降低噪声对语音信号的影响，提高语音识别、语音增强等系统的性能。但是，维纳滤波也存在一些局限性，例如需要估计噪声信号的功率谱密度函数，只适用于平稳噪声等。
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