[发明专利]一种图像噪声去除方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种图像噪声去除方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取原始图像；

将所述原始图像输入去噪模型，获得目标图像；其中，所述去噪模型包括第一部分与第二部分，所述第一部分基于指数幂混合对噪声成分建模获得，所述第二部分基于低秩张量奇异值分解对无噪成分建模获得，所述无噪成分与所述噪声成分基于对若干含噪图像分解获得。

2.根据权利要求1所述的图像噪声去除方法，其特征在于，所述获取原始图像之前，所述图像噪声去除方法还包括：

对若干所述含噪图像进行分解，获得所述无噪成分与所述噪声成分；

基于所述指数幂混合，对所述噪声成分进行建模，获得所述第一部分；

基于低秩张量奇异值分解，对所述无噪成分进行建模，获得所述第二部分；

根据所述第一部分与所述第二部分，获得所述去噪模型。

3.根据权利要求2所述的图像噪声去除方法，其特征在于，所述根据所述第一部分与所述第二部分，获得所述去噪模型之后，所述图像噪声去除方法还包括：

初始化所述去噪模型中的所述无噪成分与所述噪声成分；

估计所述去噪模型中的所述噪声成分；

根据估计的所述噪声成分，获得所述无噪成分，并返回所述估计所述去噪模型中的所述噪声成分的步骤，直至满足迭代终止条件，获得目标去噪模型。

4.根据权利要求3所述的图像噪声去除方法，其特征在于，所述估计所述去噪模型中的所述噪声成分，包括：

基于期望最大化算法，估计所述去噪模型中的所述噪声成分。

5.根据权利要求4所述的图像噪声去除方法，其特征在于，所述基于期望最大化算法，估计所述去噪模型中的所述噪声成分，包括：

基于贝叶斯规则，获得所述噪声成分的条件期望；

根据所述条件期望，构造期望函数；

根据最大化的所述期望函数，估计所述去噪模型中的所述噪声成分。

6.根据权利要求3所述的图像噪声去除方法，其特征在于，所述根据估计的所述噪声成分，获得所述无噪成分，包括：

基于交替方向乘子法，根据估计的所述噪声成分，获得所述无噪成分。

7.根据权利要求6所述的图像噪声去除方法，其特征在于，所述基于交替方向乘子法，根据估计的所述噪声成分，获得所述无噪成分，包括：

根据进行张量奇异值分解后的所述无噪成分与估计的所述噪声成分，获得中间函数；

根据所述中间函数以及与所述中间函数对应的增广拉格朗日函数，更新进行张量奇异值分解后的所述无噪成分的参数；

根据更新的进行张量奇异值分解后的所述无噪成分的参数，获得所述无噪成分。

8.一种图像噪声去除装置，其特征在于，包括：

获取模块，所述获取模块用于获取原始图像；

去噪模块，所述去噪模块用于将所述原始图像输入去噪模型，获得目标图像；其中，所述去噪模型包括第一部分与第二部分，所述第一部分基于指数幂混合对噪声成分建模获得，所述第二部分基于低秩张量奇异值分解对无噪成分建模获得，所述无噪成分与所述噪声成分基于对若干含噪图像分解获得。

9.一种计算机可读存储介质，储存有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器加载执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的图像噪声去除方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器及存储器，其中，

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于加载执行所述计算机程序，以使所述电子设备执行如权利要求1-7中任一项所述的图像噪声去除方法。