[发明专利]基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪方法，利用彩色图像的非局部相似性，对彩色图像建立基于四元数核范数最小的模型，并根据四元数的用于重构三维彩色图像的固有特性，利用迭代重加权算法对四元数加权核范数最小模型进行求解，从而在矢量重构过程中很好地保持构成彩色图像的三个彩色通道之间的内部联系，从而获得更好的去噪效果。

主权项

1.基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：A、对带有噪声的彩色图像进行图像采集，得到一幅像素大小为M×N的图像I，其中，M和N均为大于零的整数；B、估计图像I中的噪声方差根据噪声方差得到噪声标准差σ_n；C、判断噪声标准差σ_n的大小，并根据噪声标准差σ_n的大小设置不同的处理参数，若噪声标准差σ_n<50，转到步骤D；若噪声标准差σ_n≥50，先用高斯低通滤波器对图像I进行滤波处理，然后转到步骤D；D、根据图像I的像素(r,g,b)所对应的四元数把图像I转化为四元数矩阵的表示形式，并根据该四元数矩阵的表示形式对图像I建立四元数加权核范数最小模型；E、利用步骤C中的处理参数对图像I进行图像分块，并根据分块所得到的参考块而获得每个参考块的相似块；F、对每个参考块的相似块建立四元数图像块加权核范数最小模型；G、利用迭代重加权算法求解每一个四元数图像块加权核范数最小模型的估计值；H、组合所有的四元数图像块加权核范数最小模型的估计值，求得图像I的完整估计值；I、判断步骤G中的迭代是否全部完成，若完成，转到步骤J；若没有完成，先进行残差补偿处理，再转到步骤G；J、图像I的完整估计值输出为不带有噪声的清晰图像，完成对彩色图像的去噪处理。