matlab实现图像降噪

资 源 简 介

matlab实现图像降噪

详 情 说 明

图像降噪是数字图像处理中的经典问题，MATLAB凭借其强大的矩阵运算能力成为实现降噪算法的理想工具。本程序采用K-SVD这一字典学习算法，通过稀疏表示原理有效分离噪声与图像特征。

K-SVD算法的核心思想是：训练一个能够稀疏表示图像块的过完备字典。在降噪过程中，算法首先将含噪图像分解为若干小块，然后为每个小块在字典中找到最稀疏的线性组合表示。由于噪声通常不具备结构性，无法被字典稀疏表示，因此在这一过程中噪声会被自动滤除。

实现时需注意三个关键参数：字典大小决定表示能力，稀疏度控制降噪强度，迭代次数影响收敛效果。实验表明，该方法对高斯噪声和椒盐噪声均有较好鲁棒性，尤其能保留边缘纹理等高频信息，避免传统滤波方法导致的模糊效应。

相比小波变换等传统方法，K-SVD的优势在于自适应性——字典是从图像本身学习得到的，因此对不同图像类型具有更好的泛化能力。后续优化方向可考虑结合深度学习方法提升字典训练效率。