基于壓縮感知的圖像去噪理論研究.pdf

1、壓縮感知理論的核心是盡量使用較少的采樣數(shù)據(jù)來對(duì)信號(hào)進(jìn)行精確的重構(gòu)，恢復(fù)出原始的信號(hào)。該理論是圖像處理方面的一個(gè)新秀，給我們展現(xiàn)了對(duì)圖像進(jìn)行處理的另一種思路。因此，也引起了研究者們濃厚的興趣。在本文中，所研究的就是如何將壓縮感知這一理論很好的與圖像去噪相結(jié)合，從而，盡可能好的去除圖像的噪聲，而不至于使圖像變得模糊。
　　在圖像的傳輸和壓縮的過程中，將不可避免的受到噪聲的影響，因此，會(huì)導(dǎo)致圖像的質(zhì)量下降，這是我們所不愿意見到的。所以，

2、圖像去噪就成為了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)的研究話題。隨著研究的深入，也不斷有新的去噪方法被提出。
　　本文以壓縮感知的發(fā)展歷程為背景，結(jié)合國內(nèi)外的研究成果，對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)的敘述，特別是壓縮感知構(gòu)成的三大支柱：信號(hào)的稀疏表示，觀測(cè)矩陣設(shè)計(jì)及信號(hào)重構(gòu)相關(guān)算法進(jìn)行了詳細(xì)的分析。本文在信號(hào)的重構(gòu)算法中，重點(diǎn)討論 p=1（1范數(shù)）和0