基于非局部自相似性的低秩稀疏图像去噪

作     者：张雯雯 韩裕生 ZHANG Wenwen;HAN Yusheng

作者机构：中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院合肥230031 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2018年第38卷第9期

页      面：2696-2700,2746页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：中国博士后科学基金资助项目(2016M592961) 安徽省自然科学基金资助项目(1608085MF140)~~ 

主　　题：图像去噪 非局部自相似性 低秩稀疏 超分辨率 稳健主成分追踪 

摘      要：针对许多图像去噪方法在去除噪声的同时容易丢失细节信息的问题,提出了一种基于非局部自相似性的低秩稀疏图像去噪算法。首先,利用基于马氏距离(MD)的块匹配方法将外部自然干净图像块分组,建立基于块组的高斯混合模型(GMM)学习非局部自相似性先验;其次,采用稳健主成分追踪(SPCP)方法,将噪声图像矩阵分解为低秩、稀疏及噪声三部分,其中稀疏矩阵包含了稀疏的有用信息;最后,通过最小化全局目标函数实现去噪。实验结果表明,提出的方法在峰值信噪比(PSNR)及结构相似性(SSIM)的结果上比EPLL、NCSR、PCLR等先进去噪算法都有较大的提升,且速度更快,去噪效果及细节保留能力都有更好的表现。