scipy.signal.

wiener#

scipy.signal.wiener(im, mysize=None, noise=None)[源代码]#

对 N 维数组执行维纳滤波器。

使用维纳滤波器对 N 维数组 im 进行滤波。

参数:

imndarray: N 维数组。
mysizeint 或 array_like，可选: 标量或 N 长度列表，给出每个维度维纳滤波窗口的大小。mysize 的元素应为奇数。如果 mysize 是标量，该标量会被用作每个维度的大小。
noisefloat，可选: 要使用的噪声功率。如果为 None，噪声将估算为输入的局部方差的平均值。

返回:

outndarray: 维纳滤波结果，其形状与 im 相同。

备注

该实现与 Matlab/Octave 的 wiener2 类似。有关更多详细信息，请参阅 [1]

参考内容

[1]

Lim, Jae S., 二维信号和图像处理，恩格伍德悬崖，新泽西州，Prentice Hall，1990 年，第 548 页。

示例

>>> from scipy.datasets import face
>>> from scipy.signal import wiener
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> img = rng.random((40, 40))    #Create a random image
>>> filtered_img = wiener(img, (5, 5))  #Filter the image
>>> f, (plot1, plot2) = plt.subplots(1, 2)
>>> plot1.imshow(img)
>>> plot2.imshow(filtered_img)
>>> plt.show()