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随着传感技术的进步,传感器的性能得到极大的提高,从而使获得的高光谱图像更加清晰.尽管如此,在高光谱图像的获取过程中,仍然不可避免的有所退化,比如,噪声污染、条带腐蚀、数据缺失等等.退化的图像不仅在视觉上效果不好,而且影响进一步在诸如,城市规划、农业、森林保护等方面的应用,因此,对获取的高光谱图像进行预处理是非常必要的,并且已经成为一个热门的研究领域.本文利用低秩矩阵恢复的方法(LRMR)进行去噪实验，其中核范数用来探索光谱维的低秩性质，稀疏噪声由L1范数正则化检测。实验结果表明该算法优于许多在定量测量和视觉质量方面比较先进的去噪算法，如VBM3D,WNNM,VBM4D等。