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）

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

基于稀疏表示的图像去噪是信号处理领域里的前沿问题之一，对于该问题的 <