Mathorcup数学建模竞赛第五届-【妈妈杯】D题:图像去噪中几类稀疏变换的矩阵表示(附一等奖获奖论文和matlab代码实现)

news2024/11/17 19:44:08

赛题描述 

假设一幅二维灰度图像 X 受到加性噪声的干扰:Y=X+N ,Y 为观察到的噪声图像,

N 为噪声。通过对于图像 Y 进行稀疏表示可以达到去除噪声的目的。任务:

2. 利用 Cameraman 图像中的一个小图像块(见图 1)进行验证。

3. 分析稀疏系数矩阵,比较四种方法的硬阈值稀疏去噪性能,并提出可能的新的稀疏去噪

方法。

图 1 实验图像,第一行表示 Cameraman 图像及其噪声干扰图像(高斯噪声,标准偏差为 10);

第二行表示上述两幅图像相同位置的一个图像小块(行数:144-151,列数:167-174),数

字为对应位置像素的灰度值。

 论文

摘要

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