Déconvolution du domaine de fréquence filtrage direct vs Wiener Filtrage

1. Quelles sont les différences entre le filtrage inverse et le filtrage de Wiener?
2. Quels sont les inconvénients du filtre Wiener?
3. Pouvons-nous utiliser des filtres Wiener pour le filtrage inverse?
4. Que signifie le filtrage de Wiener?

Quelles sont les différences entre le filtrage inverse et le filtrage de Wiener?

Cependant, le filtrage inverse est très sensible au bruit additif. Le filtrage de Wiener exécute un compromis optimal entre le filtrage inverse et le lissage du bruit. Il supprime le bruit additif et inverse le flou simultanément.

Quels sont les inconvénients du filtre Wiener?

D'après la discussion précédente des filtres qui sont des généralisations du filtre de wiener simple, un inconvénient majeur est apparente: les spectres de puissance des champs aléatoires auxquels l'image et le bruit sont supposés appartenir doivent être connus ou estimés.

Pouvons-nous utiliser des filtres Wiener pour le filtrage inverse?

Notez que aux fréquences spatiales où le signal / bruit est très élevé, le rapport r_N(u, υ) / r_je(u, υ) approche zéro et le filtre Wiener se réduit au filtre inverse. Cependant, lorsque le rapport signal / bruit est très pauvre (i.e., R_N(u, υ) / r_je(u, υ) est grand), les fréquences spatiales estimées approchent zéro.

Que signifie le filtrage de Wiener?

Dans le traitement du signal, le filtre Wiener est un filtre utilisé pour produire une estimation d'un processus aléatoire souhaité ou cible par filtrage invariant du temps linéaire (LTI) d'un processus bruyant observé, en supposant des spectres de signal et de bruit fixes connues et un bruit additif.