使用支持向量机进行图像去噪

基于引用[1]提到的算法，使用带有一致性的临近支持向量机（a Proximal Classifier with Consistency，PCC）进行图像去噪的步骤如下：
1. 将含噪图像分解成不同尺度不同方向的子带，可以使用非下采样剪切波（Non-subsampled Contourlet Transform，NSCT）实现。
2. 对每个子带进行去噪处理，可以使用带有一致性的临近支持向量机（PCC）进行去噪处理。
3. 将去噪后的子带进行重构，得到去噪后的图像。

具体来说，PCC算法的去噪过程如下：
1. 将每个子带中的像素作为一个样本，将其与其它样本进行分类。
2. 对于每个像素，根据其分类结果计算其噪声残差。
3. 根据噪声残差对像素进行修正，得到去噪后的像素值。

需要注意的是，PCC算法需要训练样本进行训练，因此需要准备一些有噪声的图像和对应的无噪声图像作为训练数据。