基于外部非局部自相似和改进稀疏表示的图像去噪方法

摘要

本发明公开了基于外部非局部自相似和改进稀疏表示的图像去噪方法，包含以下步骤：(1)将外部干净图像数据集划分成块组；(2)将外部干净图像的块组分为外部平滑块组和外部纹理块组；(3)学习外部平滑块组先验；(4)通过高斯混合模型学习外部纹理块组先验；(5)将噪声图像划分成块组；(6)利用外部非局部自相似先验指导噪声图像块组聚类，同时计算噪声图像的平滑块组比；(7)利用平滑块组比优化稀疏表示模型的正则化参数，根据改进的稀疏表示模型分别恢复每个子空间中的图像块。通过优化稀疏表示模型的正则化参数来增加其自适应性，解决现有图像去噪方法中存在的去噪图像峰值信噪比低和细节信息丢失的技术问题。