[发明专利]基于加权稀疏的混合噪声去除方法

摘要

本发明公开一种基于加权稀疏的混合噪声去除方法，其在加权稀疏表示非局部训练字典的基础上加入变分法，对非局部相似块进行匹配，然后用对偶的方法求解混合去噪图像，能更好的保存图像的边缘信息。本发明的去噪效果优于现有算法，其具有很高的峰值信噪比和图像特征相似度，对混合噪声有很好的抑制作用，特别是能够很好的保存图像的边缘信息，对图像特征的保留有一定的改善。

主权项

1.一种基于加权稀疏的混合噪声去除方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1，在标准图像库中获得自然图像，并对图像进行归一化的预处理，再进行图像分块，每个图像块用稀疏编码表示；步骤2，对每个图像进行加噪声处理，利用变分和权重稀疏编码的方法得到去除混合噪声模型：其中，W为设定的权重，y为给定的含噪图像，D为稀疏字典，α为稀疏编码，α_i为分块后相应块的稀疏编码，μ_i为分块后相应块的非局部因子，x为去噪图像，为2范数，||·||₁为1范数，||x||_TV为去噪图像的全变分；步骤3，为每个图像块进行非局部相似匹配，找到具有相同结构类型的相似图像块作为该图像块的非局部相似块，并获得各图像块的非局部因子；步骤4，对于每个图像块，对其非局部相似块进行k均值聚类，把非局部相似块聚类分为k类，并在每一类中训练出k个自适应稀疏字典；其中k为设定值，为大于等于1的正整数；步骤5，利用迭代权重的方法更新每个图像块的稀疏编码；步骤6，稀疏字典和稀疏编码确定后，利用对偶方法求解步骤2所构造的去除混合噪声模型，得到去噪图像。