Howtosignalprocessing
- Quelles sont les limites du filtrage de Wiener?
- Comment la restauration de l'image se fait en utilisant le filtre Wiener?
- Pourquoi l'image est soumise à un filtrage de Wiener?
Quelles sont les limites du filtrage de Wiener?
Les filtres Wiener ne sont pas en mesure de reconstruire les composants de fréquence qui ont été dégradés par le bruit. Ils ne peuvent que les supprimer. De plus, les filtres Wiener ne sont pas en mesure de restaurer les composants pour lesquels h (u, v) = 0. Cela signifie qu'ils sont incapables d'annuler les floues causées par l'immeuble de la bande de h (u, v).
Comment la restauration de l'image se fait en utilisant le filtre Wiener?
Étant donné une image dégradée x (n, m), on prend la transformée de Fourier (DFT) discrète pour obtenir x (u, v). Le spectre d'image d'origine est estimé en prenant le produit de x (u, v) avec le filtre Wiener G (u, v): le DFT inverse est ensuite utilisé pour obtenir l'estimation de l'image à partir de son spectre.
Pourquoi l'image est soumise à un filtrage de Wiener?
Il supprime le bruit additif et inverse le flou simultanément. Le filtrage de Wiener est optimal en termes d'erreur quadratique moyenne. En d'autres termes, il minimise l'erreur quadratique moyenne globale dans le processus de filtrage inverse et de lissage du bruit. Le filtrage de Wiener est une estimation linéaire de l'image d'origine.
