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维纳滤波法是一种经典的图像恢复技术,特别适用于处理因运动导致的模糊问题。它通过频域分析来逆向补偿图像的退化过程,在去除模糊的同时能有效抑制噪声放大。
技术原理分为三个核心步骤:首先建立运动模糊的退化模型(通常用点扩散函数描述模糊核),然后在频域计算信噪比和传递函数,最后通过逆滤波和噪声抑制的平衡公式重建清晰图像。与直接逆滤波相比,维纳滤波的智能之处在于会考虑图像信噪比——当噪声较大时自动降低恢复强度,避免过度放大噪声。
对于初学者要注意:实际应用中需配合点扩散函数估计(如通过分析运动轨迹长度和角度),且处理结果受噪声模型假设影响较大。现代改进方法常结合深度学习进行先验补充,但理解维纳滤波仍是掌握图像复原的重要基础。