基于最小方差估计的图像低秩去噪

摘要：

自然图像通常表现出一定的自相似性，这种相似性意味着由相似图像块所构成的图像矩阵具有低秩性。基于图像的这种低秩性和最小方差估计理论，提出一种有效的迭代去噪方法。该方法通过构造图像相似块矩阵将图像去噪问题转化为低秩矩阵估计问题，并由最小方差估计理论导出低秩矩阵的估计值；在此基础上，对图像块的估计值进行加权平均即可重构出去噪后的图像；针对少量噪声残留问题，将去噪方法与反向投影方法相结合实现图像的迭代去噪，进一步抑制图像中残留的噪声。实验结果表明，采用文中方法产生的去噪图像不仅具有较高的峰值信噪比和特征相似度均值，而且具有很好的视觉效果。

关键词：图像去噪、奇异值分解、最小方差估计、低秩性、自相似性

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61202150,61202151,61272245,61472220;中国博士后科学基金2013M531600;山东省科技发展计划2014GGX101037,2015GGX101004;山东省高校优秀科研创新团队资助项目

在线出版日期：2016-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2237-2246