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针对多光谱图像中存在的多种噪声，提出一种利用空谱信息和分层字典学习的降噪方法．该方法依据相邻波段之间的结构相关性划分多光谱图像波段；并对得到的每个波段子集使用分层字典学习框架进行统计建模．通过引入高斯噪声项和稀疏噪声项，来有效地表达图像噪声特性；同时，应用吉布斯采样求解统计模型，以实现降噪的目的．在两幅真实多光谱图像数据上的仿真实验表明，该方法能够有效地抑制多光谱图像中的多种噪声，且能够准确地保留图像结构和细节信息．