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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于结构化张量稀疏模型的多光谱图像去噪方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116128747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211582251.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于结构化张量稀疏模型的多光谱图像去噪方法及装置是由齐娜;黄隆禄;朱青设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构化张量稀疏模型的多光谱图像去噪方法及装置在说明书摘要公布了：公开了基于结构化张量稀疏模型的多光谱图像去噪方法及装置，结构化张量稀疏模型基于张量稀疏表示，集成非局部中心化张量稀疏约束。该模型能够稀疏地表示组域中的多维信号，在统一的框架中同时实现多维信号的局部内在张量稀疏正则化和非局部相似性。从一组张量中学习正交字典，以生成这一组张量所属空间的基底，而不是分解每个张量，可以减少字典原子的数量。利用数据的统计特性自适应的确定了折衷参数，设计一种有效的算法来解决所提出的模型的优化问题。因此，能够利用全频带图像块组之间的结构相似性，集成非局部中心化张量稀疏约束，能够稀疏地表示组域中的多维信号，在统一的框架中同时实现多维信号的局部内在张量稀疏正则化和非局部相似性。

本发明授权基于结构化张量稀疏模型的多光谱图像去噪方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于结构化张量稀疏模型的多光谱图像去噪方法，其特征在于：其包括以下步骤： 1向系统输入带噪声的多光谱图像，对于被噪声污染的多光谱图像其中IH与IW表示空间维度，IS表示图像的光谱维度； 2通过相似块匹配得到若干组相似的三维全频带图像块，将图像划分为若干图像块Ih×Iw×IS并对其进行相似块匹配，可以得到M个4维全频带图像块组Ih×Iw×IS×C，其中C是相似图像块的个数； 3将所有三维全频带图像块按空间维度Ih与Iw展开来转换为二维全频带图像块； 4将相似的二维全频带图像块拼接成三维全频带图像块组 5将三维全频带图像块组使用K-means聚类将其聚为K类，然后用高阶奇异值分解为每个类训练一组正交字典； 6将每个类输入结构化张量稀疏模型，结构化张量稀疏模型如下： 其中为所求的重建张量，为被噪声破坏的张量，是满足多维稀疏模型的稀疏张量，I是单位矩阵，当为正交字典时，通过其中T表示矩阵转置操作，Xjj＝1，2，3是张量的mode-j展开，β和α是折衷参数； 7输出重建的三维全频带图像块组； 8将重建的三维全频带图像块组拆分、折叠，重构为重建的多光谱图像 9输出重建的多光谱图像。

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