一种基于超完备字典学习的图像去噪方法（清晰版）

摘　要: 　基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处 理. 本文提出一种超完备字典学习算法并应用于图像去噪. 将字典学习等价于一个二次规划问题,并提出适合于大规模运算的投影梯度算法. 学习所得字典能有效描述图像特征. 基于此超完备学习字典,获得图像的稀疏表示,并恢复原始图像. 实验结果表明,与小波类去噪方法相比,本文的学习算法能更好地去除图像噪声,保留图像细节信息,获得更高的PSNR 值.