现有的大多数去噪算法均针对灰度图像设计，而将其扩展至彩色图像去噪则并非易事，因为实际噪声图像中红（R）、绿（G）、蓝（B）三个通道的噪声统计特性可能差异显著。本文在加权核范数最小化（WNNM）框架下，提出一种用于真实彩色图像去噪的多通道（MC）优化模型。通过将RGB图像块拼接，充分利用通道间的冗余信息，并引入一个权重矩阵，以考虑各通道不同的噪声统计特性，从而平衡三通道之间的数据保真度。所提出的MC-WNNM模型不存在解析解，因此我们将其重新表述为一个带有线性等式约束的优化问题，并采用交替方向乘子法（ADMM）进行求解。该方法的每一步交替更新均具有闭式解，且可保证收敛性。在合成噪声与真实噪声图像数据集上的大量实验结果表明，所提出的MC-WNNM方法在去噪性能上优于当前最先进的去噪算法。