无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Network,WMSN)是一种新兴获取和处理多媒体信息的手段,由于具有低功耗、可扩展性强、感知信息多样、可进行实时监控等优势,被广泛应用于交通监控、目标跟踪和图像去噪等广泛的领域。无线多媒体传感器网络监测场景复杂多变,在受众多随机干扰影响下会使得图像的质量下降甚至模糊不清。本文提出基于无线多媒体传感器网络视频图像的稀疏去噪算法。首先对无线多媒体传感器网络视频图像进行图像预处理;其次,对图像的关键通过DCT冗余字典进行稀疏表示,对图像的残差帧通过DCT冗余字典稀疏去噪;最后,依据Dice准则的正交匹配追踪算法对关键帧进行重构,叠加去噪处理后的关键帧和残差帧,以此来实现低信噪比无线多媒体传感器网络视频图像去噪。实验结果表明,该算法可以有效去噪并且可以获得更好的视觉效果。但上述方法并没有充分利用各图像块之间存在的结构相似性,这样就在一定程度上影响了图像去噪效果。由此,本文又提出了一种基于图像聚类和非局部正则化的无线多媒体传感器网络视频图像去噪算法,该方法充分利用图像的稀疏性以及非局部自相似去构造稀疏正则化模型,并且通过F范数对无线多媒体传感器网络视频图像进行去噪重构。实验结果证实这种方法能够大量的去除噪声,也能够更好地保留图像的结构等细节信息,具有更好的视觉效果,并且在复杂的环境下更加实用。