一种多尺度结合广义核范数的图像去噪方法

摘要

本发明涉及一种多尺度广义核范数的图像去噪方法，包括：对自然图像数据集D分块，计算图像块像素分布所对应的马氏距离进行聚类，确定外部先验参数Θ；引导内部图像块分组，先将不同尺度下噪声图像Y分解为N个图像块，通过计算马氏距离，将噪声图像分为K个相似块组；构建正则项R(Z)，对分组阶段每一个相似块组进行低秩约束，滤除噪声，将去噪后不同尺度下的图像块进行图像整合，重叠部分取平均值，得到与输入的噪声图像同样大小的去噪结果X。本发明既考虑不同尺度间的噪声图像信息也关注到外部清晰图像的统计分布规律特点，对具有复杂图像边缘和纹理具有较强的鲁棒，一定程度上抑制了噪声和伪影的产生。