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1、在測試圖像上產(chǎn)噪聲lena圖-需能指定均值和方差用濾波器（在測試圖像上產(chǎn)噪聲lena圖-需能指定均值和方差用濾波器（自選）恢復代碼 out1= h1= h2=加噪聲效果如下3 種濾波器的濾波效果如下推導維納濾波器并實現(xiàn)下邊要實現(xiàn)模糊濾推導維納濾波器并實現(xiàn)下邊要實現(xiàn)模糊濾波器如方程(5.6-模糊lena圖像：45度方向再模糊的lena圖像中增噪聲，均值= 0，方差=10 以產(chǎn)生模糊圖像(d)分別利用方程 (5.8-6)和(5.9-4)，恢復圖代碼T=1;a=0.1;b=-for forT=1;a=0.1;b=-for forsubplot(121);imshow(in);title(源圖像sub

2、plot(122);imshow(out);title(模糊濾波后%噪for forsubplot(221);imshow(out1);title(模糊圖恢復 for u=1:Mforfor u=1:Mforfor for恢復 其中函數(shù) imfreqfilt 的源代碼如下：function out = imfreqfilt(I, % 快f = % 移動變s = 應用濾鏡及反變其中函數(shù) imfreqfilt 的源代碼如下：function out = imfreqfilt(I, % 快f = % 移動變s = 應用濾鏡及反變outs.*ff;對應元素相乘實現(xiàn)頻域濾波 out = ifftshif

3、t(out);out = 求模out = % 歸一化以便顯out=out/max(out(:); 維納濾波器的實現(xiàn)原理目標是找一個未污染圖的估計，使他們之間的均方最小其中，當 =0時，為圖像恢復； =0是為圖； 0 圖像平滑。這里取 =0知道，對于一幅圖像的像素可以通過以式對噪聲進行建模：首取h(x,y)=1，根據(jù)噪聲與觀測圖像不相關假設得由：于是記兩邊變換其和是兩個平穩(wěn)和的功率由和不相關，所由：于是記兩邊變換其和是兩個平穩(wěn)和的功率由和不相關，所根：所變換：若 H(x,y)不為 1，則根據(jù)頻域表達式：令同：所變換：若 H(x,y)不為 1，則根據(jù)頻域表達式：令同時于是維納濾波器可以分成一個逆濾波和一于是維納濾波

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