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龙图腾网获悉北京邮电大学;北京联合大学申请的专利一种基于高斯-威沙特先验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：CN115937006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111540942.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于高斯-威沙特先验的高光谱图像去噪方法是由张雪松;来金枝;张康;江静设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高斯-威沙特先验的高光谱图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高斯‑威沙特先验的高光谱图像去噪方法，包括了以下步骤：1输入受到噪声污染的高光谱图像W，H分别是高光谱图像空间维的长和宽，S为光谱的波段数；2提取尺寸为dw×dH×S的有重叠的全波段图像块，采用K‑means++将图像块聚类成组输入到非参数贝叶斯CP分解模型中；3在贝叶斯模型中，通过共轭先验和似然函数的关系推导出参数的后验概率公式，Gibbs采样依次更新待估计的参数；4由CP分解的权重系数和因子矩阵重建图像组；5还原图像块，并均值平滑图像块重叠处，重建本次迭代的图像；6将本次迭代结果和原始输入图像经过正则化系数平衡后，作为下一次迭代的输入图像。经步骤1‑6多次迭代，输出最后一次的重建结果。本发明不需要噪声方差作为输入，具有良好的去噪效果和适用性。

本发明授权一种基于高斯-威沙特先验的高光谱图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯-威沙特先验的非参数贝叶斯CP分解的高光谱图像去噪方法，包括以下步骤： 步骤1获取原始含有噪声的高光谱图像其中表示噪声图像，表示噪声，包括高斯噪声、椒盐噪声与混合噪声，为待恢复的干净图像，W和H分别是高光谱图像空间维的长和宽，S为光谱的波段数； 步骤2提取尺寸为dw×dh×S的有重叠的全波段图像块，其中dw、dh为分别表示提取图像块的宽度和高度，采用K-means++聚类将图像块划分为C个组，然后将组中的图像块变换为dwdh×S二维数据，依次将组输入到非参数贝叶斯CP分解模型中； 步骤3在非参数贝叶斯CP分解模型中，假设噪声ε服从精度为τε的高斯分布，τε服从Gamma先验，为CP分解的权重系数λr设置乘性伽马过程先验；假设CP分解的因子行向量服从多元高斯分布，均值和方差服从Gaussian-Wishart先验，通过共轭先验和似然函数的关系推导出参数的后验概率公式，Gibbs采样依次更新待估计的参数，所述待估计的参数为CP分解的权重系数λr、因子矩阵Uk以及噪声精度τε； 步骤4由Gibbs采样得到的CP分解权重系数和因子矩阵重建图像组： 其中，R表示CP秩，1≤r≤R，λr表示因子的权重系数，表示因子向量，因子矩阵步骤5所有图像组重建完成后，还原图像块，并均值平滑图像块重叠处，重建本次恢复的图像； 步骤6将本次迭代结果和原始含有噪声的高光谱图像经过正则化系数an平衡后，作为下一次迭代的输入；经步骤1-6多次迭代，输出最后一次的重建结果。

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