تُعدّ معظم الخوارزميات الحالية لتنقية الصور من الضوضاء مصممة للصور الرمادية، بينما لا يُعدّ تمديدها لتنقية الصور الملونة أمرًا بسيطًا، نظرًا لاختلاف إحصائيات الضوضاء في قنوات R و G و B في الصور الملوثة حقيقية. في هذا البحث، نقترح نموذجًا تحسينيًا متعدد القنوات (MC) لتنقية الصور الملونة الحقيقية ضمن إطار تقليل النورم النووي الموزون (WNNM). حيث نقوم بدمج قطع الصورة RGB للاستفادة من التكرار بين القنوات، ونُدخل مصفوفة أوزان لموازنة مطابقة البيانات بين القنوات الثلاث، مع مراعاة اختلاف إحصائيات الضوضاء بينها. لا يمتلك النموذج المقترح حلًا تحليليًا مباشرًا. ولذلك، نُعيد صياغته كمشكلة مُقيّدة بشرط مساواة خطية، ونحلها باستخدام طريقة الضم المتناوب لمعادلات المضاعفات (ADMM). حيث يمتلك كل خطوة من خطوات التحديث البديلة حلولًا على شكل تعبيرات مغلقة، ويُضمن التقارب. وأظهرت تجارب واسعة على مجموعات بيانات صور ملوثة صناعية وواقعية تفوق النموذج المقترح MC-WNNM على أحدث طرق التنقية المُطورة.