求维纳滤波图像复原的C++或者OpenCV的程序代码！可运行的话，分数不是问题。真心求教！

CLC;全部清除;

％读取原始图像

格式长

模糊= imread（'fig525（B）BMP'）;

插曲（1,2,1） ; imshow（模糊）标题（原始图像）;

％自我功能维纳滤波

K = 00025;

[M，N] =尺寸（模糊）;

频谱= 0（M，N）;

H =零（M，N）;

为u = 1：M

为V = 1：

H（U，V）= exp（-K （（UM / 2）^ 2 +（VN / 2）^ 2）^（5/6））;

光谱（U， V）= H（U，V）^ 2;

结束

结束

F =双（模糊）;

F1 = fftshift（FFT2（F））

HW = H /（频谱+0001）;

restore1 = HW。 F1

恢复=实际（ifft2（ifftshift（restore1）））;

插曲（1,2,2），imshow（恢复[]）;标题（“自功能的维纳滤波'）;

％调用matlab的维纳％

数字过滤器功能;

HW1 =实际（ifft2（ifftshift（H）））;转化空域起来

RESULT1 = deconvwnr（模糊HW1，0001）;

结果2 = ifftshift（RESULT1）;％

插曲（1逆转交换，1,3象限，四象限，2,1）; imshow（结果2，[]）;标题（“呼叫维纳滤波功能'）;

图像读取：

global I

% dialog for opening files

[imagefile , pathname]= uigetfile('tif');

if imagefile ~= 0

filename=[pathname imagefile];

[X,map]=imread(filename);

I=X;

show_Callback(hObject, eventdata, handles)

set(handlessave,'enable','on')

end;

图像保存：

global I

[imagefile , pathname, filterindex]= uiputfile({'tif','tif';'','All Files'},'Image Save As');

if (imagefile ~= 0 & filterindex==1)

filename=[pathname imagefile 'tif'];

imwrite(I,filename);

else (imagefile ~= 0)

filename=[pathname imagefile];

imwrite(I,filename);

end;

频域增强：

global I

J=imnoise(I,'salt & pepper',002);

%gei tuxiang tianjia yanjiao zaosheng

subplot(121),imshow(J)

title('han you zaosheng de yuan tuxiang')

J=double(J);

f=fft2(J);

g=fftshift(f);

[M,N]=size(f);

n=3;d0=20;

n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);

h=1/(1+0414(d/d0)^(2n));

g(i,j)=hg(i,j);

end

end

g=ifftshift(g);

g=uint8(real(ifft2(g)));

subplot(122),imshow(g)

title('san jie Butterworth lvbo tuxiang')

我和你说说吧，先说基本函数：

fft2是求傅里叶变换；

fftshift是把变换后的图像转置，让非零值转到中心，好观察。

real就是求实部；

imag就是求虚部；

你知道经过傅里叶变换原来的空间域转到频域上了吧？

频域的概念是有实部有虚部的是吧，那你怎么能在平面上表示出来呢？

就用到了复数里的几个概念：

一个是虚部实部的平方和均值（sqrt( RRfdp1^2+IIfdp1^2);）

在一个就是夹角问题（b=angle(fftI);）

这个知识高数都有，我就不用说了吧？

至于a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))225;

我觉得就是一个圆滑函数，比如235536我想让它变成240

就是乘以圆滑系数，再乘以225。

max(max(a))是求矩阵a里的最大的那个像素值。

希望你掌握好的学习方法，分析程序如果看不懂的话可以一行行的运行，通过workspace找到分步运行的结果，具体分析。

最后感慨一句：百度知道不是赚钱的地方，分多分少不是衡量知识的标准。我助人为乐我快乐，积分又不能换钱，要那么多干嘛。

I=imread('lenabmp');

I=rgb2gray(I);

fftI=fft2(I);%二维离散傅立叶变换

sfftI=fftshift(fftI);%直流分量移到频谱中心

RR=real(sfftI);%取傅立叶变换的实部

II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部

A=sqrt(RR^2+II^2); %计算频谱幅值

B=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))225; %归一化

pha=angle(fftI);

figure(1)%设定窗口

subplot(1,4,1),imshow(I);title('原图');

subplot(1,4,2),imshow(B);title('原图像的频谱'); %显示原图像的频谱

subplot(1,4,3),imshow(log(B),[]);title('原图像的频谱'); %显示原图像的频谱

subplot(1,4,4),imshow(pha);title('相位谱')

figure(2)

x=abs(ifft2(fftI));

magif=ifft2(abs(fftI));

phaif=ifft2(exp(1ipha));

subplot(1,3,1),imshow(phaif,[]);title('相位谱重建图像');

subplot(1,3,2),imshow(x,[]);title('频谱重建原图像')

subplot(1,3,3),imshow(magif,[]);title('幅度谱重建图像')

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