基于低秩先验模型的图像去噪

沈阳理工大学信息科学与工程学院 王亚清 石振刚

图像是人类社会活动中最常用的信息载体，是人们最主要的信息来源。但是，图像在其形成、传输记录和存储的过程中，经常会受到各种各样的噪声污染和影响从而使图像质量严重下降，以至于人们无法正常识别，不能获取图像中的有效信息，这给图像的后续处理增加了很大难度。因此，去除图像在采集、传输及存储过程中产生的噪声，成为数字图像处理领域中的重要部分。本文主要介绍了加权核范数最小化去噪算法的基本原理以及利用MATLAB软件进行算法的仿真实现。实验证明，该方法可以有效地去除噪声。并且通过多次实验，分析了噪声强度对于图像去噪效果的影响。

21世纪已进入信息化时代，信息的形式也多种多样，不再只是简单的语音形式，还有数据、文字、图像、视频等多种形式。事实上，人们主要通过视觉来获取外界信息，因而直观明了的图像是主要信息来源之一。

由于图像在拍摄和传输过程中受到各种噪声污染，使图像质量严重下降，妨碍了图像信息的正常传输与接收。所以，为了进行图像后续更高层次的处理、提高图像质量，对图像进行去噪处理是必不可少的重要环节。图像去噪就是在去除图像噪声的同时尽可能多的保留图像中的原有信息。图像去噪不仅提高人们视觉识别信息的准确性，还对图像进一步处理提供可靠保证。噪声去除的效果直接影响到图像的后续处理效果。……