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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于张量的高阶奇异值分解的高光谱图像去噪方法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：CN115689930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211366751.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于张量的高阶奇异值分解的高光谱图像去噪方法是由张亦敏;王明辉设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量的高阶奇异值分解的高光谱图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于张量的高阶奇异值分解的高光谱图像去噪方法，属于高光谱图像处理技术领域。为了克服现有技术中的问题，本发明提供一种基于张量的高阶奇异值分解的高光谱图像去噪方法，包括将高光谱图像张量进行分块，并将相似快合并聚类；根据高光谱图像的非局部自相似性、频谱域全局相关性建立高光谱图像去噪优化模型；采用ADM算法求解高光谱图像去噪优化模型；利用无噪声图像块组合还原得到无噪声高光谱图像。本发明通过将高光谱图像的非局部自相似域信息、频谱域信息与空间域信息相分离的方法对图像进行频谱域低秩约束，有效地改善了张量的展开矩阵不平衡的问题，极大地利用了高光谱图像频谱域的全局的和局部的相关性。

本发明授权一种基于张量的高阶奇异值分解的高光谱图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于张量的高阶奇异值分解的高光谱图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、将高光谱图像张量进行分块，并将相似块合并聚类； 具体步骤为：输入张量，按P*P的空间尺寸将张量进行分块，在w*w的窗口内为每个块寻找与它相似的K+1个块并生成若干个张量，所述张量的维度为B×P2×K+1，其中B表示频谱域维度； 步骤S2、根据高光谱图像的非局部自相似性、频谱域全局相关性建立高光谱图像去噪优化模型； 所述高光谱图像去噪优化模型为： 式中：表示的频谱域mode-3的一阶差分的l1-范数；表示沿非局部自相似域mode-2展开矩阵的加权核范数；表示将维度为的重新组合为个的矩阵；表示grouping张量；表示无噪声图像变量；表示被噪声污染的高光谱图像；表示第i块非局部自相似张量块； 步骤S3、采用ADM算法求解高光谱图像去噪优化模型获得无噪声图像块组合； 步骤S31、引入辅助变量，利用拉格朗日乘子法将所述高光谱图像去噪优化模型分解为分别关于与的子问题； 步骤S32、引入辅助变量并利用拉格朗日乘子法继续进行分解； 步骤S33、利用交替方向乘子法ADMM迭代求解各个子问题； 步骤S331、初始化：，，； 步骤S332、利用张量的tucker分解和WNNM算法结合求解得到的低秩估计； 步骤S333、利用第l次迭代的结果计算第l+1次的； 步骤S334、利用第l轮迭代的结果和更新； 步骤S335、利用第l轮迭代的结果和更新； 步骤S336、更新拉格朗日乘子和； 步骤S337、更新系数和； 步骤S338、若达到最大迭代次数或者算法收敛则算法结束，否则回到步骤S332进行下一次迭代； 步骤S4、利用无噪声图像块组合还原得到无噪声高光谱图像。

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