1.1.2 基于传统机器学习的图像去噪方法

随着对图像去噪研究的不断深入，图像去噪技术取得了很大进展，并已广泛应用于日常生活、医学检测等多个领域。本节根据图像去噪的不同原理和方法，对常见的基于传统机器学习的图像去噪方法进行总结。

基于变换的图像去噪方法通常能够更好地保留图像的细节特征，且计算效率高。例如，小波变换能够进行多尺度分析并在不同尺度下实现图像去噪。同时，选用合适的阈值对小波系数进行处理，可以较好地保留图像的细节特征。然而，这类方法依赖的函数较多，计算复杂度较高。小波变换去噪的基本思想如下：首先，利用小波变换的多尺度分析能力分离图像中的信号和噪声；其次，通过阈值处理减弱噪声；最后，利用逆小波变换重建去噪后的图像。基于小波变换的图像去噪示例代码如算法1-1所示，该算法使用Python的PyWavelets库实现。注意：实际的图像去噪任务更复杂，需要使用更高级的模型和算法。此代码的目的是帮助读者理解图像去噪算法的基本概念。

基于统计模型的图像去噪方法（如主成分分析、对数似然期望等）通过引入先验知识指导去噪过程，对图像进行建模。这类方法能更好地还原图像的真实细节信息，从而改善去噪效果。但相对于其他方法，其复杂度相对较高。当噪声与模型不相符时，采用这类方法可能无法完成图像去噪任务。基于主成分分析和对数似然期望的图像去噪示例代码分别如算法1-2和算法1-3所示。

基于稀疏表示的图像去噪方法（如稀疏编码等）能够提取图像的稀疏结构和解决优化问题约束，从而有效抑制噪声成分。这类方法适用于不同类型的噪声，具有较好的泛化能力；但计算复杂度较高，需要大量的计算资源。基于稀疏编码的图像去噪示例代码如算法1-4所示。

基于非负矩阵分解的图像去噪方法虽然能够提供对图像的直观解释，适用于非负图像的去噪，但是对训练数据的依赖性较强，以及在计算复杂度和参数选择等方面存在困难。基于非负矩阵分解的图像去噪示例代码如算法1-5所示。

除了上述方法，还有基于相似性的图像去噪方法。总之，不同的图像去噪方法各有其优/缺点，在实际应用中，需要根据图像的特点和应用场景选择合适的方法对图像进行处理。基于传统机器学习的图像去噪方法总结如表1-1所示。