哪些滤波方法可用于突出图像的边缘或线状目标 图像降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，我们看到的数字图像，在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，把这些图像称为含噪图像或者叫噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪，有时候又称为图像去噪。图像滤波就是在尽量保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波是图像降噪的方法，图像降噪有很多方法，主要有：1、均值滤波器此法适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法能够有力地抑制噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比，但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好，但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声，但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便于选择合适的滤波器阶数符号，如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。2、自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的。
维纳滤波器必须用原声音才能对噪音进行去噪吗 假设一个点目标在x，y平面上绕单位圆做圆周运动，由于外界干扰，其运动轨迹发生了偏移。其中，x方向的干扰为均值为0，方差为0.05的高斯噪copy声；y方向干扰为均值为0，方差为0.06的高斯噪声。1、试设计一FIR维纳滤波器，确定最佳传递函数，并用该滤波器处理观测信号，得到其最佳估计。（注：自行设定误差判定阈值，根据阈值确定滤百波器的阶数或传递函数的长度）。4、附件的实验报告中给出了解题思路，实现源程序、以及结果分析，分别绘制了x方向和y方向的期望信号、噪声信号、观测度信号、滤波后信号、最小均方误差信号的曲线图；6、绘制了期望信号、观测信号和滤波后点目标的运动轨迹。
现代数字信号处理及其应用的图书目录 第1章 离散时间信号与系统1．1 离散时间信号与系统基础1．1．1 离散时间信号的定义与分类1．1．2 离散时间信号的差分和累加1．1．3 离散时间系统定义及LTI特性1．1．4 LTI离散时间系统响应—卷积和1．1．5 离散时间信号相关函数及卷积表示1．2 离散时间信号与系统的傅里叶分析1．2．1 复指数信号通过LTI系统的响应1．2．2 离散时间信号的傅里叶级数和傅里叶变换1．2．3 傅里叶变换的性质1．2．4 离散时间系统频率响应与理想滤波器1．2．5 离散时间信号的DFT和FFT1．3 离散时间信号的Z变换1．3．1 Z变换的概念1．3．2 Z变换的性质1．3．3 离散时间系统的z域描述—系统函数1．3．4 离散时间系统的方框图和信号流图表示1．4 LTI离散时间系统性能描述1．4．1 系统的记忆性1．4．2 系统的因果性1．4．3 系统的可逆性1．4．4 系统的稳定性和最小相位系统1．4．5 线性相位系统与系统的群时延1．5 离散时间系统的格型结构1．5．1 全零点滤波器的格型结构1．5．2 全极点滤波器的格型结构1．6 连续时间信号的离散化及其频谱关系1．7 离散时间实信号的复数表示1．7．1 离散时间解析信号(预包络)1．7．2 离散时间希尔伯特变换1．7．3 离散时间。
维纳滤波器去噪原理 基于小波变换的维纳滤波器图像去噪方法的研究详细信息论文专业：通信与信息系统论文主题：图像信号 小波变换 维纳滤波器 噪声能量估计 去噪算法论文分类：TN911.73论文形态。
求一个用维纳滤波方法处理噪声的matlab程序，必须是要调试好的，能用的程序有追加的 clear allclck=8；fs=1000；采样率N=1000；采样点数n=0：N-1；t=0：1/fs：1-1/fs；时间序列signal=sin(2*pi*10*t)；noise=sin(2*pi*100*t)；前500点高斯分部白噪声，后500点均匀分布白噪声xn=signal+k*noise；构造的混合信号figure(1)plot(xn)；grid on；title('原始信号 ')；Fs=fft(xn，512)；将信号变换到频域AFs=abs(Fs)；信号频域图的幅值f=(0：255)*fs/512；频率采样figure(2)plot(f，AFs(1：256))；滤波前的信号频域图grid on；xlabel('频率/赫兹')；ylabel('幅度')；title('信号滤波前频域图')；figure(3)；Rxx=xcorr(xn，xn)；得到混合信号的自相关函数M=100；维纳滤波器阶数for i=1：M%得到混合信号的自相关矩阵for j=1：Mrxx(i，j)=Rxx(abs(j-i)+N)；endendRxy=xcorr(xn，signal)；得到混合信号和原信号的互相关函数for i=1：Mrxy(i)=Rxy(i+N-1)；end%得到混合信号和原信号的互相关向量h=inv(rxx)*rxy'；得到所要涉及的wiener滤波器系数Signal_Filter=filter(h，1，xn)；将输入信号通过维纳滤波器plot(Signal_Filter)；grid on；title('维纳滤波后的信号')；Fs2=fft(Signal_Filter，512)；将信号变换到频域AFs2=abs(Fs2)；信号频域图的幅值f=(0：255)*fs/512；频率采样figure(4)。
有哪些信号（数据）滤波和平滑算法？ 对于非信号处理专业的工科生经常会遇到信号处理的问题，但是对于信号处理的范围很广，方法很多，有时候分…
图像滤波的作用，研究的意义是什么 图像滤波刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理。
