本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.wiener
的用法。
用法:
scipy.signal.wiener(im, mysize=None, noise=None)#
对 N 维数组执行维纳滤波器。
对 N 维数组 im 应用维纳滤波器。
- im: ndarray
一个 N 维数组。
- mysize: int 或 数组,可选
一个标量或 N-length 列表,给出每个维度中维纳滤波器窗口的大小。 mysize 的元素应该是奇数。如果 mysize 是标量,则此标量用作每个维度中的大小。
- noise: 浮点数,可选
要使用的noise-power。如果没有,则将噪声估计为输入的局部方差的平均值。
- out: ndarray
维纳过滤后的结果与 im 的形状相同。
参数 ::
返回 ::
注意:
这个实现类似于 Matlab/Octave 中的 wiener2。有关详细信息,请参阅 [1]
参考:
[1]Lim, Jae S.,二维信号和图像处理,新泽西州 Englewood Cliffs,Prentice Hall,1990 年,p。 548.
例子:
>>> 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()
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.signal.wiener。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。