Die Wiener-Filterung war eine der ersten Methoden zur Verringerung additiven Rauschens in Bildern. Sie geht von der Annahme aus, dass das additive Rauschen ein von der Pixelposition unabhängiger stationärer Zufallsprozess ist. Der Algorithmus minimiert den quadratischen Fehler zwischen dem Originalbild und dem rekonstruierten Bild. Die Wiener-Filterung ist ein Niederpassfilter. Dieser ist nicht mit einer einzelnen Grenzfrequenz ausgestattet, sondern es handelt sich bei diesem Filter um einen Filter zum Variieren der Spannweite. Er ist so konzipiert, dass eine niedrige Grenze in weniger detailreichen Bereichen und eine hohe Grenze in detailreichen Bereichen verwendet wird, um die Details in Bereichen mit Kanten oder anderen hochvarianten Funktionen beizubehalten. Die Fenstergröße bestimmt die gesamte Grenzfrequenz: Größere Fenster entsprechen niedrigeren Grenzfrequenzen und daher einer größeren Unschärfe und Rauschunterdrückung.

Für die Wiener-Filterung sind mehrere Implementierungen möglich. In dieser PTC Mathcad Funktion wird die pixelweise zweidimensionale adaptive Wiener-Filterung nach Lee (1980) (siehe "Two-Dimensional Signal and Image Processing", Jae S. Lim, Seiten 536-40) verwendet. Hier wird ein Filter zum Variieren der Spannweite verwendet, und das additive Rauschen wird als weiß oder Mittelwert-zentriert angenommen.

In diesem Algorithmus wird ein Pixel y im gefilterten Bild durch die folgende Transformation von einem Pixel x im rauschbehafteten Eingabebild abgeleitet:

Dabei gilt: μx und vx sind der Mittelwert und die Varianz von x in einer Umgebung um den Pixel (die Umgebungsgröße ist durch die Argumente win_h und win_w der Funktion gegeben), und vn ist die Varianz des additiven Rauschens geschätzt aus dem Eingabebild. Jedes Pixel in der Ausgabe ist die Summe des lokalen Mittelwerts aus einer Umgebung der Eingabepixel und einem lokalen Kontrastausdruck (x - μx), der skaliert ist, sodass der Skalierungsfaktor in detailreichen Bereichen, in denen die Rauschvarianz (vn) weitaus kleiner ist als die Bildvarianz (vx), gegen 1 geht und das Ausgabepixel y mit wenig Filterung nahe am Eingabepixel x liegt. In weniger detailreichen Bereichen, in denen die Bildvarianz niedriger ist, ähnelt das Ausgabepixel tendenziell eher dem lokalen Mittelwert (d.h. es ist Niederpass gefiltert).

Die Grenzen des Bildes werden behandelt, als würden sie sich mit null Graustaufenwerten erstrecken. Dies führt dazu, dass die Ausgabepixel in der Nähe der Bildgrenzen möglicherweise ungültig sind (bis zur Größe des Umgebungsfensters). Das Umgebungsfenster sollte nicht größer als das Eingabebild sein.