[发明专利]一种基于新范数的图像噪声去除方法

摘要

本发明公开了一种基于新范数的图像噪声去除方法，包括对目标图像进行块匹配，然后将匹配到的相似图像块叠成张量形式，并建立相应的主成分分析模型；给出一个新范数的定义，并将该新范数的定义从矩阵推广到张量情形，将前面步骤所建立的主成分分析模型中的秩函数替换为新范数，从而将原来的NP难问题转化为一个可求解问题，并提出新优化问题的解析解；将求解新问题得到的低秩张量并展开成矩阵形式，得到每一个图像子块的去噪结果并对重叠区域求均值，得到最终去噪结果。实施本发明，改方法有效地融合图像局部和非局部的统计特性，有效地利用了空间结构信息，提高了对噪声和奇异点的鲁棒性，实现了信噪比更高的去噪效果。

主权项

1.一种基于新范数的图像噪声去除方法，其特征在于，所述方法包括：S1、将目标图像分解成多个图像块，并找出每一个图像块所对应的预定搜索领域内的相似图像块，然后，将同一个图像块及其对应相似图像块所找到的所有图像子块均叠成张量形式并建立相应的主成分分析模型；S2、给出一个新范数的定义，并将该新范数的定义从矩阵推广到张量情形，将S1中所建立的主成分分析模型中的秩函数替换为新范数，从而将原来的非确定性多项式难问题转化为一个可求解问题，并提出新优化问题的解析解；S3、将S2中获取的每一个张量主分析模型迭代优化求解后的低秩张量，展开成矩阵形式，得到每一个图像子块的去噪结果，且进一步对所述得到的每一个图像子块的去噪结果重叠区域求均值，得到所述目标图像的最终去噪结果。