다중 채널 가중 핵 노름 최소화를 이용한 실제 컬러 이미지 잡음 제거

기존의 대부분 노이즈 제거 알고리즘은 흑백 이미지를 대상으로 개발되었으며, 이를 컬러 이미지 노이즈 제거에 확장하는 것은 간단한 작업이 아닙니다. 이는 실제 노이즈가 있는 이미지에서 R, G, B 채널의 노이즈 통계량이 매우 다르기 때문입니다. 본 논문에서는 가중 핵 규범 최소화(WNNM) 프레임워크 하에서 실제 컬러 이미지 노이즈 제거를 위한 다채널(MC) 최적화 모델을 제안합니다. 우리는 RGB 패치들을 연결하여 채널 중복성을 활용하고, 각 채널의 다른 노이즈 통계량을 고려하여 세 가지 채널의 데이터 충실도를 균형 있게 유지하기 위해 가중 행렬을 도입합니다. 제안된 MC-WNNM 모델은 해석적인 해를 갖지 않습니다. 이를 선형 등식 제약 문제로 재구성하고, 다중승수법(Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)을 사용하여 해결합니다. 각 대체 업데이트 단계는 폐쇄 형식의 해를 가지며, 수렴성이 보장됩니다. 합성 및 실제 노이즈 이미지 데이터셋에 대한 광범위한 실험 결과는 제안된 MC-WNNM 모델이 최신 노이즈 제거 방법론보다 우수함을 입증하였습니다.