维纳滤波与盲卷积算法代码

资 源 简 介

维纳滤波与盲卷积算法代码

详 情 说 明

维纳滤波是一种经典的图像复原技术，其核心思想是在频域中通过最小化均方误差来恢复被噪声污染的图像。该算法需要预先知道图像的信噪比和系统的点扩散函数（PSF），通过构建一个频域滤波器来抑制噪声并保留图像细节。

盲卷积算法则更进一步，适用于点扩散函数未知的情况。该算法通过迭代优化同时估计原始图像和模糊核（PSF），常见实现包含两个交替步骤：图像估计阶段（使用梯度下降或TV正则化）和核估计阶段（通常采用约束优化）。

在实际图像处理场景中，这两种方法常被用于： 光学系统模糊校正（如相机抖动修复） 医学影像增强（CT/MRI图像去模糊） 天文图像处理（消除大气湍流影响）

算法的关键挑战在于参数选择——维纳滤波需要准确估计噪声功率谱，盲卷积则对初始PSF猜测和正则化系数敏感。高级改进方案会结合深度学习先验或多尺度处理框架来提升稳定性。