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非局部自相似性（ NSS）先驗在圖像恢復(fù)中發(fā)揮重要作用，如何充分利用這一先驗提高圖像恢復(fù)性能仍值得深入研究，提出一種基于帶權(quán)核范數(shù)最小化和混合高斯模型的去噪模型。首先，采用混合高斯模型（ GMM）對無噪聲的自然圖像非局部自相似圖像塊進行訓練，再用訓練好的混合高斯模型指導退化的圖像產(chǎn)生非局部自相似圖像塊組；然后，結(jié)合帶權(quán)的核范數(shù)最小化技術(shù)實現(xiàn)圖像的去噪，并對模型的保真項進行一般性擴展，給出收斂的求解算法。仿真實驗表明，所提方法與基于3D濾波的塊匹配（BM3D）算法、同時稀疏編碼學習（LSSC）算法和帶權(quán)的核范數(shù)最小化（ WNNM）模型相比，峰值信噪比（PSNR）提高0.11 -0.49 dB。
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