超完备冗余表示下的图像去噪方法研究的中期报告.docx

超完备冗余表示下的图像去噪方法研究的中期报告 首先，我们回顾了超完备冗余表示（overcomplete redundant representation，ORR）的概念和性质，介绍了基于ORR的信号和图像去噪方法。在ORR下，信号或图像可以被表示为多个基底的加权和，这些基底可以是完备的（数目大于信号或图像的维度），也可以是冗余的（数目大于完备的）。ORR的优势在于可以提高信号或图像的稳健性，同时有助于保留信号或图像的特征和细节。 其次，我们介绍了目前常用的图像去噪方法，包括基于小波变换的方法、基于稀疏编码的方法和基于深度学习的方法。针对这些方法的不足和局限，我们提出了一种基于ORR的图像去噪方法。具体而言，该方法通过构建一个ORR的字典，将待去噪的图像表示为字典基底的线性组合，并利用稀疏性约束来求解最优化问题，以实现对图像的去噪。 最后，我们进行了实验验证，在标准的图像去噪数据集上测试了该方法的性能。实验结果表明，本方法在去除图像噪声的同时，能够保留图像的细节和特征，具有较好的噪声抑制效果和图像重建质量，优于传统的图像去噪方法。未来，我们将进一步优化该方法的算法实现和性能，并探索ORR在其他的图像处理和计算机视觉任务中的应用。