[发明专利]基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法

权利要求书

1.一种基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将受混合噪声污染的退化图像划分为多个图像块；

S2、对每个图像块采用块匹配算法搜索除该图像的剩余图像块中与该图像块相似度高的图像块，即相似图像块；

S3、将同一图像块的相似图像块排成一个矩阵，即得到一个结构组；

S4、对每一个结构组，采用基于秩函数和多方向全变分方法对图像混合噪声进行联合建模，得到去除混合噪声模型；

S5、重复步骤S4，直到对每一个结构组都建模，采用交替方向乘子法对每一个去除混合噪声模型进行K次求解，得到K个原始无噪声结构组；

S6、将K个原始无噪声结构组进行合并，得到去噪图像。

2.根据权利要求1所述的基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法，其特征在于，所述步骤S4中去除混合噪声模型的公式为：

Z_i＝L_i+S_i+N_i

其中，‖L_i‖_GN为基于Gaman-norm的低秩函数，‖L_i‖_MOTV为第i个原始无噪声结构组L_i的多方向全变分范数，χ为一个大于0的常数因子，‖S_i‖₁为S_i的1范数，N_i为第i个结构组Z_i中的高斯噪声，S_i为第i个结构组Z_i中的椒盐噪声，为高斯噪声N_i的F范数的平方，K为由步骤S3中得到结构组的数量，为第i个原始无噪声结构组L_i经奇异值分解后的第j个奇异值，r为奇异值的个数，为像素点(L_i)_x,y的水平和垂直方向上的4个相邻像素点，k₁,k₂＝1,2,3,4，为像素点(L_i)_x,y的对角方向上的4个相邻像素点，x,y为原始无噪声结构组L_i的像素点的位置，m为原始无噪声结构组L_i的行数，n为原始无噪声结构组L_i的列数，w₁,w₂为权重因子，α,β,γ为正则化参数。

3.根据权利要求2所述的基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法，其特征在于，所述步骤S5中交替方向乘子法对去除混合噪声模型进行K次求解包括以下分步骤：

A1、根据去除混合噪声模型，采用增广拉格朗日方法得到去除混合噪声模型的拉格朗日函数；

A2、对拉格朗日函数进行子问题划分，得到4个子问题；

A3、对4个子问题分别进行交替求解，得到原始无噪声结构组。