Tujuan dari penelitian ini adalah mempresentasikan metode Low Rank Minimization untuk melakukan denoising pada gambar berwarna. Proses pendekomposisian gambar berwarna dilakukan dengan memisahkan masing-masing warna primer dalam gambar berdasarkan warna RGB (merah, hijau, dan biru). Masing-masing channel warna hasil pendekomposisian kemudian diproses dengan patch grouping, rank minimization via singular value decomposition, dan aggregation. Metode iterative regularization juga diaplikasikan untuk mereduksi residu noise yang tersisa pada denoised image. Seluruh channel warna RGB yang telah diproses kemudian dikombinasikan kembali sehingga menjadi satu gambar berwarna yang utuh. PSNR kemudian digunakan untuk menghitung kualitas gambar hasil proses denoising. Hasil dari percobaan menunjukkan bahwa dengan nilai sigma yang sama pada AWGN, nilai PSNR pada gambar berwarna sedikit lebih rendah dibandingkan dengan gambar grayscale-nya, tetapi nilai antar keduanya tidak terpaut jauh.

Kata Kunci: Image Denoising, Rank Minimization, Additive White Gaussian Noise, Singular Value Decomposition