图像处理课程作业 可直接运行 附带评价指标：PSNR MSE
对图像使用大气湍流模型进行退化，并加高斯噪声。通过维纳滤波实现图像复原。并与逆滤波的方法进行对比。最后采用PSNR和MSE对维纳滤波的结果进行评价。
由于存在取整误差，就算去掉高斯噪声，逆滤波仍然难以完全还原原始图像。
2020-11-09 20:31:30
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花了本人三天时间实现维纳滤波对图像进行复原，亲测无误，注意我是用的opencv静态库，你可能需要配置一下
2020-01-03 11:35:26
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在无限个天线的极限情况下， 特别是不相关噪声和快衰落影响的消失，吞吐量和终端个数独立于小区的大小，频谱效率独立于带宽，每比特所需的传输的能量消失。唯一剩下的损害就是由在别的小区重复使用的导频序列而产生的小区间干扰，并不会随着天线数目的无限多而消失。
2019-12-21 22:21:34
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维纳滤波在处理光学传递函数在零点附近的噪声方法问题比较有效，通过选择适当参数，可以有效地消除或抑制噪声和“振铃效应”。
2019-12-21 21:59:23
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