一、简介
维纳滤波的基本思路与传统的滤波器相似，不过在输入输出上有所不同，维纳滤波的输入为带噪语音信号，其输出为纯净语音信号的估计值。维纳滤波的数学表达如式所示。
2 DD算法：当前帧的先验信噪比的估计：
3 优化
二、源代码
In=imread('pic.jpg');
I=rgb2gray(In);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(In);
title('原图像');
subplot(2,2,2);
imshow(I);
title('灰度图像');
[m,n]=size(I);
F=fftshift(fft2(I));
k=0.0005;
H=zeros(m,n);
for u=1:m
for v=1:n
H(u,v)=exp((-k)*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6)));
end
end
G=F.*H;
I0=real(ifft2(fftshift(G)));
I1=imnoise(uint8(I0),'gaussian',0,0.001) ;
subplot(2,2,3);
imshow(uint8(I1));
title('模糊退化且添加高斯噪声的图像');
F0=fftshift(fft2(I1));
K=0.1;
H1=zeros(m,n);
H0=zeros(m,n);
for u=1:m
for v=1:n
H(u,v)=exp(-k*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6)));
H0(u,v)=(abs(H(u,v)))^2;
H1(u,v)=H0(u,v)/(H(u,v)*(H0(u,v)+K));
end
end
三、运行结果
四、备注
版本：2014a
