在上一期（医学图像处理 | 图像复原（二））推送中，我们介绍了如何通过matlab中的代码实现模糊噪声图像的建模。今天，我们一起来学习一下如何利用维纳滤波实现模糊噪声图像的复原。 之前我们只是讲到了维纳滤波的理论知识，但具体操作起来大家肯定也会有点迷茫，不知所措。有能力的同学可以尝试着依据原理自己编写验证一下!对于有些迷茫的同学也没关系，matlab中已经集成了维纳滤波功能的函数——de
谱减算法利用了加性噪声的特点，在偏向于经验和直观意义上对语音做出增强处理。这种处理方式虽然简单、方便易懂，在数学上却显的不够严格。很难向大家证明它是某种最优的。下面我们关注下维纳滤波算法，它基于数学上易于处理的最优均方误差准则来得到增强的语音信号 维纳滤波算法假设滤波过程为线性的，就是把处理过程视为一个线性时不变系统，输入信号通过系统后，得到一个输出信号。那么，我们就可以
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
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2023-09-15 21:28:58
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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
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
最近需要处理运动模糊图像，查阅了资料发现维纳滤波是个不错的方法，于是借鉴了高人的一些资料，比如：论坛：代码：首先非常感谢这位高人的分享！代码我运行了下发现，有几个问题需要解决：第一，图像的模糊距离跟模糊角度需要自己使用其他合适的方法去估计；第二，经过测试，当模糊角度为锐角时，此代码完全可行，当模糊角度为其他数值时，会有内存错误，我试着看懂如何根据模糊大小和模糊角度去得到点扩散函数，惭愧的很，最
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
由于研究需要，最近在看卡尔曼滤波，做个小总结。 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
clear;I=imread('C:\ok\原始图.jpg');imshow(I);I=rgb2gray(I); %将原图像转化为黑白图figure;subplot(2,2,1);imshow(I);title('转成黑白图像');[m,n]=size(I);F=fftshift(fft2(I));k=0.0025;for u
原创
2022-10-10 15:43:00
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复原的目的是在预定义的意义上改善给定的图像。复原通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一幅退化的图像。因此，复原技术趋向于将退化模型化并用相反的处理来恢复原图像。
在获取图像的过程中，由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的的非线性畸变、记录介质的非线性、成像过程的相对运动、环境随机噪声等影响，会使观测图像和真实图像之间不可避免的存在偏差和失真。我们称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。
原创
精选
2021-06-11 15:12:30
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卡尔曼滤波在传感器数据融合 ，状态预测里占据了很重要的地位，今天有空稍微整理一下，整理自己的思路，加深理解记忆。要逐渐的把KF，EKF，ＰＦ，ＵＫＦ都理解清楚，熟悉他们的优劣势，明确应用场合，熟能生巧，善莫大焉。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
在【图像处理中的数学原理】专栏（该专栏中的文章已经结集出版，书名为《图像处理中的数学修炼》）之前的一篇文章中，我们曾经讨论过一种“自适应图像降噪滤波器的设计与实现”。彼时，也曾经提过其中运用了维纳滤波器的一些方法，但我们并未深入讨论关于维纳滤波的更多内容。本文作为这个系列中的一个续篇，继续来深入研究著名的维纳滤波，特别是其背后的数学原理。这也涉及到了限制性图像复原和非限制性图像复原的一些话题。欢迎
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
一、简介维纳滤波的基本思路与传统的滤波器相似，不过在输入输出上有所不同，维纳滤波的输入为带噪语音信号，其输出为纯净语音信号的估计值。维纳滤波的数学表达如式所示。
原创
2021-07-05 10:16:52
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# 使用Python OpenCV进行维纳滤波
## 引言
在数字图像处理中，图像噪声是一个极其常见的问题。噪声不仅会影响图像的质量，甚至会干扰后续的分析和处理。维纳滤波（Wiener Filtering）是一种有效的去噪方法，它通过利用信号和噪声的统计特性，从而能够在减少噪声的同时尽量保留图像的细节。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中使用OpenCV库实现维纳滤波，并附上详细的代码
# 维纳滤波 Python OpenCV实现
## 引言
在数字图像处理中，维纳滤波是一种常用的图像增强技术，用于去除图像中的噪声并提高图像的清晰度。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现维纳滤波。
## 维纳滤波流程
下面是实现维纳滤波的基本步骤，我们可以使用表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 读取图像 |
| 2
原创
2023-07-28 03:45:27
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目的：对获取图像在频域用高斯函数进行退化并叠加白噪声，对退化图像进行逆滤波和维纳滤波恢复，比较原始图像和恢复图像，对利用逆滤波和维纳滤波恢复方法恢复图像进行比较。一、基本原理 图像复原是一种客观的操作，通过使用退化现象的先验知识重建或恢复一副退化的图像；图像在形成、传输和记录的过程中，由于受多种原因的影响，图像的质量会有下降，典型表现为图像模糊、失真、有噪声
前言本节简单介绍滤波的概念和OpenCV中主要的滤波API，不涉及相关算法。 目录前言一、滤波1.什么是滤波？2.卷积的基本概念二、图像卷积1.图像卷积API2.方盒滤波与均值滤波3.高斯滤波4.中值滤波5.双边滤波三、高通滤波1.Sobel(索贝尔)(高斯)2.Scharr（沙尔）3.Laplacian(拉普拉斯)4.Canny 一、滤波1.什么是滤波？一幅图像通过滤波器得到另一幅图像，同时在尽
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
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2023-07-07 22:30:00
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✅作者简介：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：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-07-18 07:30:18
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