稀疏表示与正则化在图像增强中的应用

稀疏表示与正则化在图像增强中的应用

图像增强是数字图像处理中的重要任务之一，它旨在改善图像的质量、增强细节，并使图像更适合于后续的分析和应用。稀疏表示和正则化是两种常用的技术，它们可以有效地应用于图像增强任务。本文将介绍稀疏表示和正则化在图像增强中的原理，并提供相应的 MATLAB 代码示例。

1. 稀疏表示
   稀疏表示是一种信号表示方法，它通过使用尽可能少的原子（基向量）的线性组合来表示信号。在图像增强中，我们可以将图像表示为稀疏表示的形式，从而提取出图像的重要特征。常用的稀疏表示方法包括基于字典学习的方法，如稀疏编码和字典学习算法。

下面是一个使用稀疏表示进行图像增强的 MATLAB 代码示例：

% 导入图像
image = imread('input_image.jpg');