本发明公开了一种结合梯度直方图与低秩约束的去噪方法,其在稀疏先验和其他非局部自相似先验的基础上,利用稀疏表示的优势,加入非局部正则项,梯度正则项和低秩约束项去除乘性噪声。本发明的优点是把乘性噪声模型通过对数变换变成对数域中的加性噪声模型,利用噪声图像在对数域中训练的字典,把图像的梯度直方图估计和低秩约束相结合,增强了图像局部和非局部之间的联系,在有效去噪的同时,更好的保留了图像的纹理信息。实验结果在主观视觉和客观评价指标两方面均取得较好的效果,很大程度上保存了图像的精细纹理结构,使得去噪后的图像更加清晰。