技术详细介绍
本发明公开了一种基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法，具体步骤包括：
S1：在标准图像库中获得自然图像，并对图像进行图像分块并用高斯混合模型训练字典；
S2：对每个图像进行加噪声处理，利用基于组的稀疏表示和非局部稀疏表示的方法得到去除噪声模型；
S3：将含噪图像分成有重叠的小块，为每个图像块进行非局部相似匹配，找到其具有相同结构类型的相似图像块，把相似度最高的一些块放到一个组中；
S4：对于分好的每个组，先对每个组进行奇异值分解，然后对特征值进行阈值处理，得到每个组的估计值；
S5：利用预先训练的字典求出估计组在字典中的稀疏编码；
S6：利用软阈值方法求解模型；
S7：得到去噪图像。