维纳滤波的实验效果不是很理想，请有经验的前辈指点
最近做了一个简单实验，维纳滤波处理水平运动模糊图像。图像是256*256的。
我根据书上的公式（空域卷积等价于频域相乘f(x,y)*h(m,n)==>F(x,y)H(m,n)）以及我自己的理解，做了如下操作：
模拟运动模糊：
1> 将图像A补0扩展到512*512
2> 设置点扩散函数——将一个512*512的矩阵B的前20个点设为0.05，其余全为0
3> 对A、B分别做FFT变换到频域，成为A',B'
4> 对A'和B'分别相乘
5> 对A'做IFFT，截取左上角256*256的作为结果
结果：图像确实模糊了，但是左侧引入了黑边，我分析这是因为傅里叶变换是周期的，相当于把右边拓展的0（黑色）叠加到了
左边。
运动模糊恢复：
1> 将模糊的图像A补0扩展到512*512
2> 设置点扩散函数——将一个512*512的矩阵B的前20个点设为0.05，其余全为0
3> 对A、B分别做FFT变换到频域，成为A',B'
4> 进行wiener滤波处理，这里由于B'有0元素，为避免除0，我设置K（噪声功率谱与图像功率谱之比，实际上我没有添加噪声）为0.0001
5> 对A'做IFFT，截取左上角256*256的作为结果
结果：图像产生了非常强烈的振铃效应，即竖直平行的条带，蔓延到图像1/4左右的位置，左右都是如此。
疑惑1：我不明白为什么震荡这么强，是否和我处理0点有关（这似乎是个关键），我调整K的不同取值，震荡频率会改变。
为了去掉黑边，我将图像复制存储在512*512的数组中（也就是存了2*2幅同样的图），然后进行上述同样的处理。
结果：振铃效应没有了，但是K较大时（0.01）有重影，K较小时（0.0001）有雪花似的噪声，都不是很理想。
看冈萨雷斯的《数字图像处理》中的运动模糊处理的很好，希望有经验的大大指点一二，感激不尽！
[解决办法]
建议楼主看看OpenCV的wiener滤波的开源代码，你的0扩展有问题的
[解决办法]
楼主你把邮箱给我。我上个学期期末做的Project就是这个。冈萨雷斯的《数字图像处理》中的运动模糊处理的实现。现在还有作业的存档。
你运气太好了。站内联系我也可以。因为忙，其他朋友就谢绝了。谢谢。
