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2026-04-20 03:33本頁面

　　

【正文】波 N. Wiener[1942] Wiener Filtering (Minimum Mean Square Error) ① 退化函數 ② 噪聲統計特征建立在圖像和噪聲是隨機過程的基礎上 22?| ( ) |e E f f??目標 22* ( , ) * ( , )? ( , ) ( , ) ( , )| ( , ) | | ( , ) | /fffH u v S H u vF u v G u v G u vS H u v S H u v S S??? ? ? ???? ? ? ???? ? ? ?? ? ? ?221 | ( , ) |? ( , ) ( , )( , ) | ( , ) |H u vF u v G u vH u v H u v K????? ???近似公式 a) 噪聲為零 b)未退化圖像未知維納濾波直接半徑限制維納維納濾波建立在最小化統計準則上，平均意義上是最優的。舉例一維納濾波舉例二約束最小二乘方濾波 Constrained Least Squares Filtering 噪聲方差和均值的知識 22* ( , )? ( , ) ( , )| ( , ) | | ( , ) |H u vF u v G u vH u v P u v?????? ???22?|| || || ||g H f ???112200[ ( , ) ]MNxyC f x y????????約束條件 H對噪聲的敏感性問題以平滑措施的最佳復原最小準則函數 0 1 0( , ) 1 4 10 1 0p x y?????? ? ??????FT 約束最小二乘方濾波維納與 CLSF ① 高、中噪聲：CLSF 維納 ② 低噪聲：差不多 ③ 人為選擇參數：CLSF 維納 Wiener Filtering 小結 1. 建立在假定圖像退化為線性的位置不變過程并帶有加性噪聲的模型 2. 復原技術基于各種最佳（數學概念）準則 3. 減少隨機噪聲以使用空域卷積模板來復原圖像 4. 減少周期噪聲和對某些重要的退化建模以使用頻域濾波為佳 5. 頻域對實驗提供了直接、可靠的基礎。一旦對于給定的應用，一種令人滿意的濾波方法被發現后，通常設計一個數字濾波器在頻域近似解決來實現，硬件執行保證運行速度快圖像退化 /復原過程模型噪聲模型空間濾波復原頻域濾波估計退化函數幾種典型濾波方法 1. 基本噪聲 PDF 2. 周期噪聲 3. 噪聲參數估計噪聲模型 1. 均值濾波器 2. 順序統計濾波器 3. 自適應濾波器空間濾波復原 1. 帶阻濾波器 2. 帶通濾波器 3. 陷波濾波器頻域濾波 1. 圖像觀察估計法 2. 試驗估計法 3. 模型估計法估計退化函數 1. 逆濾波 2. 維納濾波 3. CLSF濾波典型濾波方法

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