一种基于图像块相似性先验的视频去噪方法

1.一种基于图像块相似性先验的视频去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集含有噪声的视频图像序列；步骤二：依次选择噪声视频图像序列第k帧F k 作为参考帧，对于在F k 中以像素 为中心、尺寸为n×n的图像块 在噪声视频序列的每一帧视频图像中搜索 的N s 个相似图像块，其中k＝1,2,…,N f ，i、j分别为像素行数和列数；基于搜索到的相似图像块生成图像块向量矩阵 步骤三：针对图像块向量矩阵 构造图像块相似性先验：其中M定义为 α为全1向量 为复原图像块向量矩阵，通过求解下述优化问题计算复原图像块：其中， 为由于块匹配误差造成的偏差矩阵，λ、μ、η为系数，||·|| * 为核范数，||·|| 1 为l1范数，||·|| F 为矩阵的Frobenius范数，对该优化问题进行求解，生成复原图像块；步骤四：通过像素融合生成复原视频图像序列，对于第t帧复原视频图像中像素位置为i,j的像素 其像素值为：其中|·|为求像素值操作， 为包含像素 的复原图像块数量， 为 在第q个复原图像块中对应的像素值，其中q＝1,2,…, 2.根据权利要求1所述的一种基于图像块相似性先验的视频去噪方法，其特征在于：所述步骤一中含有噪声的视频序列帧数为N f ，每帧视频图像分辨率为H×W，其中H,W分别为视频图像高和宽。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像块相似性先验的视频去噪方法，其特征在于：所述步骤二中图像块向量矩阵的生成方法为，对于搜索到的每个相似图像块，将其所有列首尾相接形成一个列向量，用所有相似图像块对应的列向量构成图像块向量矩阵 其行数和列数分别为n 2 和N f N s 。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像块相似性先验的视频去噪方法，其特征在于：所述步骤三中优化问题求解采用基于凸优化算法的迭代求解方式。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像块相似性先验的视频去噪方法，其特征在于：所述步骤三中复原图像块的生成方法为，对优化问题进行求解生成复原图像块向量矩阵 然后将 各列按行进行分解，生成N f N s 个尺寸为n×n的复原图像块。