基于MATLAB的鲁棒主成分分析（Robust PCA）图像去噪

基于MATLAB的鲁棒主成分分析（Robust PCA）图像去噪

图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一。在图像采集和传输过程中，常常会受到噪声的干扰，导致图像质量下降。鲁棒主成分分析（Robust PCA）是一种有效的图像去噪方法，它能够在保持图像细节的同时去除噪声。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于鲁棒PCA的图像去噪，并提供相应的源代码。

1. 鲁棒主成分分析简介
   鲁棒主成分分析是一种基于低秩和稀疏分解的图像分解方法。它假设噪声是随机的、高斯分布的，并将图像分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵的和。低秩矩阵表示图像的结构和纹理信息，稀疏矩阵表示图像中的噪声和细节信息。通过将噪声和细节信息分离，可以实现图像去噪的目的。

2. MATLAB实现鲁棒PCA图像去噪
   下面是使用MATLAB实现基于鲁棒PCA的图像去噪的源代码：

% 读取待去噪的图像
image = imread('noisy_image.png');