低秩方法在图像去噪方面显示出一定潜力.然而,现有的一些非凸低秩方法会使目标函数表现非凸特性,导致局部解的存在.针对此问题,本文提出了一种基于参数化的对数非凸低秩近似的去噪算法.首先,利用块匹配方法对噪声图像进行相似块匹配得到具有低秩结构的相似块矩阵,潜在的无噪声图像可以用一个低秩矩阵来近似.然后通过阈值收缩方法去恢复出潜在的无噪声图像块.最后聚集所有的修复图像块得到去噪后图像.去噪试验结果表明,相比于BM3D、NCSR和WNNM方法,该方法在客观评价和主观视觉上都有着较好的效果,在去除噪声的同时,还能较好地保留图像本身的细节特征.
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