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针对早期的滤波方法,如线性的有高斯滤波、均值滤波、方框滤波等和非线性的如中值滤波、开闭运算等传统滤波方法是在像素级进行行列式的循环运算,运算繁琐,数据亢余和不能有效压缩图像进行数字化传播的缺点,提出一种基于PCA主成分图像融合后的K-SVD滤波方法的研究,有效弥补了单一K-SVD对椒盐噪声起不到良好滤波的缺点。首先对源图像进行多次的观测得到N幅含噪图像（既含有高斯噪声也含有椒盐噪声,都是加性噪声）。再对N幅含噪图像进行PCA主成分提取融合后进行K-SVD滤波（如果先进行K-SVD滤波的话会造成多幅图像的K