通过对维纳滤波原理的了解，以及其算法表达式的分析，它不是简简单单地通过图像本身的灰度值进行简单运算，而是尝试着推算出退化模型，并从退化图像g(x,y)复原出f(x,y)的估计值，它是一种最小均方误差滤波器，具有一定的针对性，在对噪声信息掌握较多，特别是了解退化函数的空间域模板时，运用维纳滤波应该能起到更好的图像效果，相对而言的，维纳滤波对图像信息的要求也比较高，所以在对噪声类型及一些具体参数都不清楚的情况下运用其进行滤波，估计效果会大打折扣，当然这些只是预测，为了更加深入的研究维纳滤波，除了对常见的3种噪声去噪后，还设计了在运动模糊中实现维纳滤波两种函数wiener2和deonvwnr的比较,看两者在处理运动模糊方面的表现。