[发明专利]基于全局和局部先验联合约束的图像去噪方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于全局和局部先验联合约束的图像去噪方法和装置，通过综合利用全局结构自相似性先验和基于局部核函数的非线性映射，提出一种基于全局和局部先验联合约束的图像去噪方法，在去除噪声的同时有效地恢复图像的细微结构，进一步提高图像的信噪比和主客观质量。

主权项

1.一种基于全局和局部先验联合约束的图像去噪方法，用于对单幅待处理图像Y进行去噪，其特征在于，所述方法包括：步骤1、采用式I对所述的单幅待处理图像Y建立去噪模型：其中，X为图像Y的待估计纯净图像，||·||w,*为加权核范数，Z表示图像Y的核维纳滤波图像，λWNN为设定的加权核范数正则项的参数，λKWF为设定的核维纳滤波正则项的参数，λWNN>0，λKWF>0；步骤2、采用交替方向乘子法，将式I通过使用缩放的对偶变量改写为式III，获得去噪图像其中，M为辅助变量，ρ>0，A是拉格朗日对偶变量，其中变量M、待估计纯净图像X以及变量A由步骤3获得；步骤3、重复执行k+1次步骤31‑步骤33，k≥0，迭代更新变量Mk+1、待估计纯净图像Xk+1以及变量Ak+1，获得变量Mk+1、待估计纯净图像Xk+1以及变量Ak+1代入式III中，包括：步骤31、采用式IV获得第k+1次更新后的变量Mk+1：式IV中，U和V是酉矩阵，通过式VI获得：(U,Σ,V)＝svd(Xk+Ak)   式VI式VI中，Σ为对角矩阵，X0＝Y，A0＝0；为经过奇异值收缩后的对角矩阵，将待处理图像Y分成多个图像块，其中第j个图像块的的对角线元素通过式VII获得：Σaa为第j个图像块对角矩阵Σj对角线上的元素，wj为第j个图像块的权重；收集所有的图像块经过奇异值收缩后的对角矩阵构建步骤32、采用式VIII，获得第k+1次更新后的待估计纯净图像Xk+1：式VIII中，求解出的X作为第k+1次更新后的待估计纯净图像Xk+1；步骤33、采用式XV获得第k+1次更新后的变量Ak+1。Ak+1＝Ak+Xk+1‑Mk+1   式XV。