[发明专利]图像乘性噪声移除方法

摘要

本发明公开了一种图像乘性噪声移除方法，其在稀疏表示非局部训练字典的基础上嵌入变分法和低秩约束条件，对非局部相似块进行权重匹配，然后用迭代函数求解稀疏编码和把软阈值算法应用在低秩求解上。本发明的优点是不仅有很好的去噪效果和高的峰值信噪比，还能够很好的保留图像边缘的信息及纹理特征在视觉上更接近于原图，在相似度上也有很大的提高。

主权项

一种图像乘性噪声移除方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1，对图像进行归一化预处理即对图像进行对数变换；步骤2，先对对数域中的图像进行分块，再分别对分块所得的每个图像块进行非局部相似匹配，并找到每个图像块具有相同结构类型的非局部相似图像块；步骤3，对于每个图像块，先对该图像块的非局部相似图像块进行K均值聚类，再分别在每一聚类中构建一个自适应稀疏字典；步骤4，对于每个聚类的自适应稀疏字典，先对自适应稀疏字典利用收缩算子的代理函数得到稀疏编码，再对该稀疏编码和自适应稀疏字典利用软阈值算子求解低秩约束函数；步骤5，将得到的稀疏编码和低秩约束函数，利用欧拉‑拉格朗日公式获得最小化的图像函数；步骤6，使用牛顿迭代法对最小化的图像函数进行迭代所得到的函数迭代公式即为对数域中噪声移除后的图像；步骤7，将对数域中噪声移除后的图像还原到实数域中，恢复得到最终实数域中的噪声移除后的图像。