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搜索资源 - Wiener image autocorrelation
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通过建立运动模糊数学模型, 进行了消除运动模糊的仿真实验, 维纳滤波恢复运动模糊图像效果较
好。在图像恢复技术中, 点扩展函数( PSF) 是影响图像恢复结果的关键因素, 所以常常利用先验知识和后验判
断方法估计PSF函数来恢复图像。实验表明在实际恢复过程中如果运动模糊图像混入了噪声, 必须考虑到信噪
比、噪声的自相关函数和原始图像的自相关函数对恢复后图像的影响。-Through the establishment of mathematical model of motion
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图像在获取、传愉和存储过程中, 由于受多种原因如模糊、失真、噪声等的影响, 会造成图像质的下降。维纳滤波是一
种常见的图像复原方法, 该方法的思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则来复原图像。但是该法其有一定的限
制性, 本文在分析维纳滤波复原图像的基础上, 针对维纳滤波复原过程中产生的振铃效应, 提出了基于维纳滤波图像复原的
改进算法。该葬法通过分析图像的边界条件, 来用对图像边界进行处理的方法, 将图像在边界处对称化。实脸结果表明, 该
方法有效地降低了维纳滤波图像复原
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matlab 图像处理 使用噪声能量和图像一维自相关函数进行维纳滤波-matlab image processing and image noise energy use one-dimensional autocorrelation function of Wiener filter
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