基于独立分量分析和奇异值分解的非局部TV图像去噪方法

一种基于独立分量分析和奇异值分解的非局部TV图像去噪方法，为了减少噪声对像素相似度权重函数的干扰，提高像素相似度权重赋值的准确性，构建了一种基于待去噪图像中各领域图像块最大奇异值的新型像素相似度权重函数，用于NLTV模型，从而得到新的NLTV模型。通过新的NLTV方法对输入的唯一含噪图像u0进行初步去噪，得到另一含噪图像u1，把初步去噪图像u1认为是另一幅含噪输入图像，在获得的u1、u0基础上应用ICA方法对输入图像u0去噪，得到ICA方法去噪后的图像u2，提高了ICA在图像去噪领域的应用价值。为了得到更好的去噪效果，对图像u2再一次应用新的NLTV方法去噪，得到最后去噪图像ufinal。