电子科技大学长三角研究院(湖州)蒋俊正获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪方法及系统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：CN115731135B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211507843.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪方法及系统是由蒋俊正;蔡明娇;钱江设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪方法及系统，首先构造高光谱去噪模型；利用增广拉格朗日乘子法对张量分解和自适应图全变分的高光谱去噪模型的变量逐个交替求解；利用经典的HOOI算法求解第一个变量；基于高光谱图像的波段数求解第二个变量；利用软阈值收缩求解第三个变量；通过对所述模型的第四个变量直接求导；并对所得到的所有变量的结果进行迭代；将当前迭代结果与设定的迭代终止条件进行比较，直至满足收敛条件。本发明提供的方法，本方法相对于LRTV采用Tucker分解，能够很好的保留空间和光谱相关信息，相对于LRTDTV采用更多的邻居信息的AWGTV，能够很好的保留边缘信息，该算法取得最好的去噪效果。
本发明授权基于低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪方法，其特征在于：包括以下步骤： 对输入数据进行建模，并基于数据模型构造张量分解和自适应图全变分的高光谱去噪模型； 利用增广拉格朗日乘子法对张量分解和自适应图全变分的高光谱去噪模型的变量逐个交替求解； 利用经典的HOOI算法对所述模型的第一个变量高光谱图像进行求解； 基于高光谱图像的波段数对所述模型的第二个变量高光谱图像逐个波段求解； 利用软阈值收缩对所述模型的第三个变量稀疏噪声进行求解； 通过对所述模型的第四个变量高斯噪声直接求导；并对所得到的所有变量的结果进行迭代； 将当前迭代结果与设定的迭代终止条件进行比较，直至满足所述迭代终止的收敛条件。
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