目录摘要.........................................................III第一章绪论......................................................11.1图像去噪简介...............................................11.1.1图像去噪的技术及应用.................................11.1.2图像去噪和图像滤波的区别.............................21.2国内外的研究概况..........................................31.3研究背景和意义............................................41.4本文的主要内容............................................41.5本文的主要结构............................................5第二章低秩表示（LowRankRepresentation）与子空间修复模型.......62.1LowRankRepresentation（LRR）的基本理论..................62.2噪声和异常值的鲁棒性......................................92.3LowRankRepresentation的概述..............................92.3.1图像灰度变换........................................102.3.2图像的几何变换......................................102.4LowRankRepresentation的未来期望........................112.5本章总结.................................................11第三章车辆图像数据收集和预处理.................................133.1数据处理.................................................133.2数据的搜集...............................................133.3.1数据的初步选取......................................133.2矩阵处理.................................................163.3对方法中参数的调整演算...................................173.4本章小结.................................................18第四章车辆图像去噪处理平台设计和功能展示.......................194.1系统流程.................................................194.1.1图像的调取..............................................194.2系统的初步设计...........................................204.2.1系统的各个模块......................................214.3系统各模块介绍...........................................214.3.1图片读取模块........................................214.3.2图片的处理模块......................................214.3.3重新选取图片模块....................................214.4系统实现................................................224.4.1系统功能展示........................................224.5图像的变化...............................................284.6本章小结.................................................29第五章总结和展望...............................................305.1本文总结.................................................305.2未来展望..................................................30致谢............................................................32参考文献........................................................33摘要最近，人们更加习惯使用图片作为信息交流的工具，所以图片去噪成为了现在非常热的研究方向，并且图像去噪也改善了很多人的生活。考虑到车辆交通图片极易受到噪声的影响，变得失真，或者图像缺失，或者部分区域变得非常模糊，这一点确实影响到了很多人的生活，因为交通图片容易出现噪声问题，去噪这项工作就变得尤为重要了。如果去噪处理不好的话，图片会出现条文失真，这个现象是由于原图像噪声太大导致的。图像去噪并不能完全去除噪声，残留的大量噪声会导致图片去噪后出现条纹失真。为了解决这个问题，许多人提出了各种各样的降噪方法，比如现在比较流行的用于人脸识别的PCA和用鲁棒图像来去除噪音的新的去噪方法低秩矩阵表示方法，并且通过实际证明这个确实能去除大量的噪声，这就是本文即将阐述的低秩矩阵降噪的方法。另外基于这个算法的机制，在图像选择的过程中一定要多多留心...
