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字典学习的图像去噪算法分析

摘要

数字图像广泛地运用在通信、医疗、科研、教育等多个领域，但是在数字图像的获取、传输、存储等多个过程中，图像会受到噪声干扰，导致图像的信息度降低，在一定程度上影响了人们获取信息的准确度。虽然传统的空间域和变换域的图像去噪方法实现较为容易，但是会导致一些细节纹理信息缺失。而基于机器学习的图像去噪方法的研究可以解决这一问题。

本文主要通过应用机器学习的稀疏表示算法原理，对字典学习的图像去噪算法进行分析，并对字典DCT与KSVD进行图像去噪的仿真。通过比较不同数值的高斯噪声和椒盐噪声产生的效果，比较分析两种算法的优劣。仿真结果表明，基于机器学习的稀