摘要：针对高光谱遥感图像(Hyperspectral Image,HSI)去噪问题,提出了基于非局部低秩字典学习的图像去噪算法。该算法利用高光谱遥感图像各波段之间的强相关性,结合图像非局部自相似性和局部稀疏性提高去噪性能。首先,结合各波段图像的强相关性、非局部自相似性和局部稀疏性建立非局部低秩字典学习模型,然后,利用迭代法求解该模型得到冗余字典和稀疏表示系数,最后,利用冗余字典和稀疏表示系数复原图像。相比较现有先进的算法,由于充分利用了高光谱图像各波段的强相关性这一内在特征,使得该算法能够很好地保持高光谱遥感图像的细节信息,达到了预期效果。

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