稀疏表示算法KSVD在图像去噪中的应用及Matlab代码实现

稀疏表示算法KSVD在图像去噪中的应用及Matlab代码实现

图像去噪是数字图像处理中一个重要的问题，随着图像采集技术和数字处理技术的日益成熟，如何准确地还原真实图像一直是人们关注的焦点。常规的图像去噪方法包括均值滤波、中值滤波等，但这些方法往往会影响到图像的细节信息。而稀疏表示算法被广泛应用于图像去噪中，特别是基于KSVD的算法在图像去噪方面有着出色的表现。

KSVD是一种基于字典学习的稀疏表示算法，其将原始信号分解为一小部分基字典与一组稀疏系数的乘积。在图像去噪中，KSVD通过学习一组适当的基字典，然后对图像进行稀疏表示和重构达到去除噪声的目的。下面我们就来介绍一下用Matlab实现图像去噪的代码。

首先，我们需要准备一个带有噪声的图像作为输入，然后通过KSVD算法对其进行去噪处理。下面是Matlab代码：

% 加载图像和噪声
img = imread('lena.png');
noise =