数学原理 matlab代码示例使用`deconvwnr`函数，用法示例：J = deconvwnr(I,psf,nsr)
J = deconvwnr(I,psf,ncorr,icorr)
J = deconvwnr(I,psf)其中，常用的是第一条和第三条：I：值域为[0,1]的double数据类型图像；psf：对I进行卷积的点扩散函数(point-spread function)[即卷
最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论
。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思
1.均值滤波器 均值滤波是在空域中进行相应的操作，在滤波的过程中选定一个模板，图像中每一点的像素值都由这个模板中所有点的像素值的均值代替。均值滤波公式为：
在图像复原应用中，在含有噪声的情况下进行简单的逆滤波会带来很大的失真，最常见的滤波方法就是维纳滤波。在频率域中做滤波的话，根据表达式：F(u,v)为滤波后清晰图像的傅里叶频谱图像，H(u,v)为模糊核频谱图像，G(u,v)为模糊图像频谱图像。理解该公式有一点要求，就是上述三个频谱图像矩阵的维度必须一致，其实也就是模糊核和模糊图像一致就可以。计算时，取相对应位置上的值出来进行计算既可以，假设维度为3
转载
2023-09-15 21:28:58
194阅读
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 在信号处理中，维纳滤波是常用的降噪方法，它能够把实际信号从带有噪声的观测量中提取出来，无论是在语言信号还是图像信号中，维纳滤波都有重要的应用。维纳滤波是一种线性最小均方误差（LMMSE)估计,线性指的是这种估计形式是线性的，最小方差则是我们后面构造滤波器的
总结：维纳滤波是最优的线性滤波器：滤波器就是x->h->y，h就是滤波器。这个最优的线性滤波器是维纳滤波。因为从正交性的角度出发（参见3.1节）可以推导出维纳滤波器。残差与原材料正交！维纳滤波还是一种线性估计。让x(t)经过一个线性系统h(t)后，得到x(t)*h(t)=x'(t)卷积，用这个x'(t)去线性逼近Y(t)，此处就还是一个线性估计。因为还是最小均方误差估计，在MSE的估计
完整的实验报告下载连接一、实验原理 卡尔曼滤波和维纳滤波都是最小均方误差为准则的线性估计器。卡尔曼滤波和维纳滤波的不同点在于：（1）解决最佳滤波的方法不同，维纳滤波是用频域及传递函数的方法，卡尔曼是用时域及状态变量的方法；（2）维纳滤波要求过程的自相关系数和互相关函数的简单知识，而卡尔曼滤波则要求时域中状态变量及信号产生过程的详细知识；（3）维纳滤波要求平稳，而
前面讲到psf的傅里叶变换尺度与图像不统一而带来的计算上的问题。后面我就根据matlab维纳滤波的源代码进行分析，找出计算流程。首先从deconvwnr.m开始。函数的编写提供了比较广泛的接口输入，我们抛去这些只关注核心计算步骤。在deconvwnr.m里还定义了其他两个函数，parse_inputs和CreateNDfrom1D.第一个函数式用来检验输入参数的类型及判别是否正确；第二个函数是针对
转载
2023-07-07 22:30:00
80阅读
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 ?个人主页：海神之光 ?代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击?Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matla
图像滤波，指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响后续图像处理和分析的准确性。消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作或模糊化，信号或图像的能量大部分冀中在幅度谱的低频和中频段，而在较高频段，有用的信息经常被噪声淹没，因此一个能降低高频成分幅度的滤波器能够减弱噪声的影响。滤波处理
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作。在进行图像算法前，对图像进行滤波预处理往往会带来更好的效果。大家在用美图秀秀美颜皮肤时是否想过其中的工作原理，或者在Photoshop中是否使用过模糊这个功能？这其中都应用到了图像滤波的原理。图像滤波原理很简单，掌握了其中的卷积操作，也会对卷积神经网络的学习有一定帮助。滤波有很多类型，包括线性滤波和非
文章目录数字图像处理-运动模糊&逆滤波&维纳滤波(Matlab)1、对指定的一幅灰度图像，先用3*3均值滤波器进行模糊处理，形成退化图像1；再叠加椒盐噪声，形成退化图像2；再对上述退化图像1和2采用逆滤波进行复原，给出复原结果图像。分析对比在对H零点问题采用不同处理方法下的复原结果。1-1 图像退化(均值滤波+椒盐噪声)1-2 直接逆滤波还原图像1-3 去掉噪声分量逆滤波还原图像
1.功能概述图像滤波是指在图像空间或空间频率域对输入图像应用若干滤波函数而获得改进的输出图像的技术。
图像滤波的作用有噪声去除、边缘及线状目标增强、图像清晰化等。
PIE-Basic软件频率域滤波工具用于在频率域中进行图像的平滑和锐化处理，提供了理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器、理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器、梯形低通滤波器8种滤波器。
为了突
上一节讲了逆滤波，这一次讲讲维纳滤波，逆滤波在图像没有噪声的情况下是很好的，但在有噪声的情况下，噪声会被放大，所以维纳滤波就横空出世了，维纳滤波能很好的解决有噪声的图像修复。 维纳滤波是诺波特·维纳在二十世纪四十年代提出的一种滤波器，即假定线性滤波器的输入为有用信号和噪声之和，两者均为广义平稳过程且知道它们的二阶统计特性，根据最小军方误差准则（滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小），求得最佳
我们再把所有的操作串在一起显示，函数绘制所有图像使用高通、低通理想滤波器和高斯滤波器的直径分别为50、100和150像素。
频率域是指从函数的频率角度出发分析函数，和频率域相对的是时间域。简单说就是如果从时间域分析信号时，时间是横坐标，振幅是纵坐标。而在频率域分析的时候则是频率是横坐标，振幅是纵坐标。但是如果站在频域的角度上来讲，音乐是一个随着频率变化的震动，这样我们站在时间域的角度去观察你会发现音乐是静止的。同理，如果。
原创
2023-07-28 14:00:37
111阅读
低通频域滤波器在Matlab中的设计与实现’ … … … … … ’ ’·实用第一．．智‘‘慧密集． ． ． ． ． ． ． ． … … ． ． ． … ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ， ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．低通频域滤波器在 Matlab中的设计与实现王彦林(武汉商学院，武汉430056)摘 要：频域滤波器是图像增强的基本方法之一，在研
图像处理已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，涉及到社交媒体和医学成像等各个领域。通过数码相机或照片和医学扫描等其他来源获得的图像可能需要预处理以消除或增强噪声。频域滤波是一种可行的解决方案，它可以在增强图像锐化的同时消除噪声。快速傅里叶变换(FFT)是一种将图像从空间域变换到频率域的数学技术，是图像处理中进行频率变换的关键工具。通过
原创
精选
2023-03-09 15:45:03
658阅读
之前的图像处理，都是再原图上进行；而频率域滤波，是在图像的傅里叶谱上进行处理，最后再通过傅里叶逆变换得到处理后的图像，则是因为图片的傅里叶谱包含图片的频率信息，方便对其频率进行处理。对于图像，低频信息表示图像中灰度值缓慢变化的区域，如背景信息等；而高频信息则表示灰度值迅速变化的区域，如边缘处等细节信息。 在经过中心化后的傅立叶谱(幅度谱)，其中心位置的幅度值最大，频率最低，随着离中心位置的距
转载
2023-07-03 14:39:08
419阅读
关于Numpy处理图像和提取图像色位，我首先是参考了如下的b站视频。一个10分钟的numpy入门教程（bilibili） 视频中说图像是RGB三个色位，但是我按照Mac微信截图得到的png图像却是有4个色位。经探究，前三个色位分别代表红R、绿G、蓝B。第四个色位代表透明度，从0（完全透明）到255（完全不透明）。 如果缺少第四个色位，那么默认会将透明度设为255。 导入图像并将其转化为ndarra
