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文档简介

1、在测试图像上产噪声lena图-需能指定均值和方差用滤波器（在测试图像上产噪声lena图-需能指定均值和方差用滤波器（自选）恢复代码 out1= h1= h2=加噪声效果如下3 种滤波器的滤波效果如下推导维纳滤波器并实现下边要实现模糊滤推导维纳滤波器并实现下边要实现模糊滤波器如方程(5.6-模糊lena图像：45度方向再模糊的lena图像中增噪声，均值= 0，方差=10 以产生模糊图像(d)分别利用方程 (5.8-6)和(5.9-4)，恢复图代码T=1;a=0.1;b=-for forT=1;a=0.1;b=-for forsubplot(121);imshow(in);title(源图像sub

2、plot(122);imshow(out);title(模糊滤波后%噪for forsubplot(221);imshow(out1);title(模糊图恢复 for u=1:Mforfor u=1:Mforfor for恢复 其中函数 imfreqfilt 的源代码如下：function out = imfreqfilt(I, % 快f = % 移动变s = 应用滤镜及反变其中函数 imfreqfilt 的源代码如下：function out = imfreqfilt(I, % 快f = % 移动变s = 应用滤镜及反变outs.*ff;对应元素相乘实现频域滤波 out = ifftshif

3、t(out);out = 求模out = % 归一化以便显out=out/max(out(:); 维纳滤波器的实现原理目标是找一个未污染图的估计，使他们之间的均方最小其中，当 =0时，为图像恢复； =0是为图； 0 图像平滑。这里取 =0知道，对于一幅图像的像素可以通过以式对噪声进行建模：首取h(x,y)=1，根据噪声与观测图像不相关假设得由：于是记两边变换其和是两个平稳和的功率由和不相关，所由：于是记两边变换其和是两个平稳和的功率由和不相关，所根：所变换：若 H(x,y)不为 1，则根据频域表达式：令同：所变换：若 H(x,y)不为 1，则根据频域表达式：令同时于是维纳滤波器可以分成一个逆滤波和一于是维纳滤波

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