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在实际工作环境中,遥感图像在其光学信息获取和传输过程中通常会受到噪声干扰而引起图像质量下降,遥感图像的噪声分析、评估和滤波作为遥感图像处理的研究重点而一直受到遥感应用领域的关注.对遥感图像去噪的主要目的主要表现在两个方面:削弱或者抑制噪声和保留遥感图像的重要特征信息.通过实验可见基于张量字典学习的遥感图像去噪模型在降低噪声的同时能够很好地保持图像的轮廓结构，与其他最新的算法相比本方法有一定的优势，根据多光谱遥感图像的特点，下一步需要挖掘遥感图像的时相性，进一步提高算法的性能。