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針對許多圖像去噪方法在去除噪聲的同時容易丟失細節(jié)信息的問題，提出了一種基于非局部自相似性的低秩稀疏圖像去噪算法。首先，利用基于馬氏距離（ MD）的塊匹配方法將外部自然干凈圖像塊分組，建立基于塊組的高斯混合模型（ GMM）學習非局部自相似性先驗；其次，采用穩(wěn)健主成分追蹤（SPCP）方法，將噪聲圖像矩陣分解為低秩、稀疏及噪聲三部分，其中稀疏矩陣包含了稀疏的有用信息；最后，通過最小化全局目標函數實現去噪。實驗結果表明，提出的方法在峰值信噪比（ PSNR）及結構相似性（SSIM）的結果上比EPLL、NCSR、PCLR等先進去噪算法都有較大的提升，且速度更快，去噪效果及細節(jié)保留能力都有更好的表現。
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