正文
維納濾波由N.Wiener于1942年，基于最小均方誤差準則下提出的最佳線性濾波方法,但是去噪的效果不太好。在自适應濾波中，最廣泛采用的目标函數之一是均方誤差（MSE），其定義為輸出信号是由來自于陣列的信号的線性組合構成的，其中，分别是輸入信号和自适應濾波器系數向量。在線性組合器和FIR濾波器情形下，目标函數可以寫為，對于具有固定系數的濾波器而言，MSE函數為，其中，為期望信号與輸入信号之間的互相關向量，且為輸入信号的相關矩陣。
物理類型
歸入維納濾波理論範圍的濾波器結構有兩種不同的物理類型：橫向濾波器，以有限脈沖響應為特征。窄帶波束形成器，由一組權值可調、間隔均勻的天線元素組成。這兩種結構具有相同的特征：它們都是線性系統的實例，其輸出都定義為權向量與輸入向量的内積。
針對傳統小波阈值與維納濾波方法對合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)影像去噪後效果不太理想的情況下,提出了一種基于非局部均值與小波域維納濾波聯合的SAR影像相幹斑抑制方法。首先,對SAR影像進行小波分解,将影像及噪聲引入到小波域中;然後,對分解出的低頻部分進行非局部均值處理,高頻部分進行維納濾波;最後,對處理後的低頻和高頻部分進行小波重構,得到去噪後的影像。實驗結果表明,所提的去噪方法不僅能夠有效去除相幹斑噪聲,而且較好地保持了圖像的紋理結構等信息。與傳統的小波阈值與維納去噪方法相比,在等效視(ENL)數、峰值信噪比(PSNR)和結構相似性(SSIM)指标上有明顯改善。
