基于稀疏表示与字典学习的图像去噪算法：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化信息时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于众多领域，如医学成像、卫星遥感、安防监控、计算机视觉等。然而，在图像的获取、存储以及传输过程中，不可避免地会受到各种噪声的干扰，这严重影响了图像的质量和可用性。例如，在医学影像中，噪声的存在可能导致医生对病变的误判；在卫星遥感图像中，噪声会干扰对地理特征的准确识别；在安防监控中，噪声可能使关键信息难以提取。因此，图像去噪成为图像处理领域中一项至关重要且具有挑战性的任务。

传统的图像去噪方法，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，在一定程度上能够去除噪