在图像复原应⽤中，在含有噪声的情况下进⾏简单的逆滤波会带来很⼤的失真，最常见的滤波⽅法就是维纳滤波。
文献综述范文
在频率域中做滤波的话，根据表达式：
F(u,v)为滤波后清晰图像的傅⾥叶频谱图像，H(u,v)为模糊核频谱图像，G(u,v)为模糊图像频谱图像。 泡沫混凝土配合比
陈子昂初入京>sack理解该公式有⼀点要求，就是上述三个频谱图像矩阵的维度必须⼀致，其实也就是模糊核和模糊图像⼀致就可以。计算时，取相对应位置上的值出来进⾏计算既可以，假设维度为300*400，也就是说要进⾏120000次该公式的计算就可以求出清晰图像频谱图，且这120000次计算之间相互独⽴不⼲扰，这点是很重要的，120000次计算可以并⾏执⾏，为计算提速带来了极⼤⽅便。 但是涉及具体计算时，我个⼈觉得存在⼀个问题，就是按照⼀般理解，模糊核⽐起图像来说是相对较⼩的，同时图像的傅⾥叶变换得到的频谱图像的⼤⼩是跟原始图像⼀样的，所以这⾥的H(u，v)和G(u，v)照理说是不同维数的，但是要能计算必须变成相同的维数。
这⾥理论上我不知道该怎么办。但是翻看matlab中deconvwnr.m发现代码中使⽤了psf2otf函数，将我们的点扩散函数变成了光传播函数(optical transfer function，otf)，这个函数可以将otf变为你指定的⼤⼩。在后⾯的计算中就⽤这个作为模糊核的频谱图进⾏计算。
摘⾃百度百科的⼀句话：点扩展函数是⼀点光源经光学系统后所成的衍射斑分布的函数。它在空域表征光学系统的特性，传递函数在频域表征系统的特性。实际上两者有简单关系，即点扩展函数的傅⾥叶变换就是光学系统的传递函数。
湘潭大学学报但这⾥就存在⼀个疑问，我⽤matlab对相同的⼀个psf做fft和psf2otf，第⼀个得到的是⼀个复数矩阵，第⼆个得到的是⼀个实数矩阵。
>南湖二中
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