编号：C190
大小：11M
环境：Python3.8.5
简介：自行实现一个二维的维纳滤波器的设计程序。用该程序去除图片中的颗粒噪声。假定噪声是白噪声，并且用平坦区域上计算出的灰度直方图来估计噪声的幅度。
维纳滤波是一种综合退化函数和噪音统计特征进行复原处理的方法，它考虑了信号和噪声之间的相对功率，并根据信噪比来平衡信号增益和噪声抑制，可以有效地降低图像的噪声水平，还原信号的清晰度和细节。与一些线性滤波方法相比，维纳滤波器更加灵活，可以根据信噪比的不同对图像进行不同程度的滤波。维纳滤波适用于各种噪声类型，当信噪比较高时，维纳滤波器会更加保留图像的细节和轮廓，避免过多的平滑。这使得维纳滤波器在保持图像质量方面具有优势。该方法建立在图像和噪音都是随机变量的基础上，目标是找到未污染图像f的估计值f1，使得它们之间的均方误差最小。作为一种线性滤波方法，维纳滤波器通过对频域表示进行简单的乘法运算来实现。这使得维纳滤波器具有计算效率高、实现简单的优势，适用于实时或大规模图像处理任务。本实验旨在研究维纳滤波的实现过程以及对维纳滤波计算中所需的噪音幅度以及信号幅度进行估计以及探究信噪比大小对维纳滤波的影响。

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频