Matlab中的公式代码实现 - Adaptive Wiener Filter: 基于OpenCV库的C++自适应维纳滤波器实现

简介：
本项目介绍了如何在MATLAB中将Adaptive Wiener Filter理论转换为实践代码，并提供了基于OpenCV库的C++版本实现，结合了Matlab仿真与实际应用。 该项目使用C++实现了一个快速的自适应维纳滤波器，并需要OpenCV库支持才能运行。建议使用OpenCV版本3.1.0或更高版本。推荐使用的开发环境包括Visual Studio 2013及以上版本、Xcode5.0.1以及gcc4.7或更新版（需具备C++11特性）。如您偏爱，可通过Cmake创建项目来运行代码；若您的环境中已安装了OpenCV，“CMakeLists.txt”文件将自动定位到OpenCV路径并生成相应项目。 自适应维纳滤波器算法会根据以下公式估计每个像素周围局部区域的均值和方差： 然后利用这些估算结果，该实现为每一个像素构建了一个级联式的维纳滤波器。其中代表噪声的标准偏差；当未提供数值时，默认采用所有邻域内标准偏差平均值来代替。 请注意，在Matlab函数的实际应用中使用了上述公式（不同于文档中的声明）。参考文献：Lim Jae S.，《二维信号和图像处理》, Englewood Cliffs版。