La plupart des méthodes de débruitage d'images existantes supposent que le bruit corrompu est un bruit blanc gaussien additif (AWGN). Cependant, le bruit réel présent dans les images bruyantes du monde réel est beaucoup plus complexe que l'AWGN et il est difficile de le modéliser à l'aide de distributions analytiques simples. Par conséquent, de nombreuses méthodes de débruitage de pointe décrites dans la littérature deviennent beaucoup moins efficaces lorsqu'elles sont appliquées à des images bruyantes du monde réel capturées par des caméras CCD ou CMOS. Dans cet article, nous développons un schéma de codage parcimonieux trilatéral pondéré (TWSC) pour un débruitage robuste d'images du monde réel. Plus précisément, nous introduisons trois matrices de poids dans les termes de données et de régularisation du cadre de codage parcimonieux afin de caractériser les statistiques du bruit réel et les a priori d'image. Le TWSC peut être reformulé comme un problème linéaire avec contraintes d'égalité et résolu par la méthode des multiplicateurs alternés directionnels. L'existence et l'unicité de la solution ainsi que la convergence de l'algorithme proposé sont analysées. De nombreuses expériences montrent que le schéma TWSC proposé surpasse les méthodes de débruitage de pointe en matière d'élimination du bruit réel.