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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。
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