这篇文章介绍了一种新开发的基于频域的维纳滤波器算法,专为GPU设计,以增强图像的去斑效果,并考虑了图像的局部特征。该方法在Matlab R2018b环境下开发,要求使用CUDA v9.1和cudnn v7.1.3进行GPU加速。研究由那不勒斯大学“Parthenope”完成,仅限于非营利用途。引用时请参考文献 B. Kanoun、G. Ferraioli、V. Pascazio和G. Schirinzi(2019)。
GPU加速的新型基于频域的维纳滤波器算法设计及其Matlab代码实现
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维纳滤波器图像去噪算法
图像去噪里的维纳滤波器,算是比较经典的一招了。尤其你用的是 MATLAB,那就更好搞了,它有现成的函数和 FFT 工具配合着用,效率还挺高的。像高斯噪声或者椒盐噪声这种常见场景,维纳滤波基本都能应付。
维纳滤波器的核心思路,就是在频域里对信号和噪声的功率谱动手脚,让恢复后的图像尽量还原原始效果。它不是盲目的去掉噪声,而是尽保留有用信息。你只要知道原始信号和噪声的SNR,滤波器系数就能算出来。
整个过程这么几步:读取图像、频域、算滤波器、滤波、再回到时域。听起来有点多,其实写成脚本之后,用起来也就一条命令的事。你可以用fft2转频域、ifft2转回去,中间用公式算H(f)。
代码逻辑也蛮直观,比
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FIR 维纳滤波器的 mex 函数实现,真是挺实用的好东西。直接用 C 写的子例程,配合 MATLAB 搞定 Yule-walker 方程,响应也快,代码也简单。嗯,像lu_decomposition这种运算量大的场景合适。
代码结构还比较清晰,想要继续扩展也方便。你要是习惯写mex,就能体会到 C 和 MATLAB 之间指针转换那点小麻烦,但也算不上难事。用熟了就知道,组合现有 C 库是真的省事。
还挺适合用作模板哦,比如以后想搞均衡器或者DFiltMPFIR也能照着思路写。别忘了看下CT 环去除滤波器那个例子,和这思路也蛮像。
如果你常在 MATLAB 里跑大矩阵计算,建议把LU 分解部分
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基于Matlab的FIR滤波器设计
有限冲激响应 (FIR) 滤波器是数字信号处理系统的核心元件,因其具备以下优势而备受青睐:
线性相频特性: FIR滤波器可以确保在任意幅频特性下,相频特性严格线性,从而避免信号失真。
稳定性: 由于FIR滤波器的单位冲激响应是有限的,没有从输入到输出的反馈,因此系统始终保持稳定。
FPGA的适用性: FPGA非常适合用于FIR数字滤波器的设计和实现,这得益于其并行处理能力和灵活的可配置性。
Matlab 提供了强大的工具和函数,可用于设计和分析 FIR 滤波器。
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