已经提出了几种基于波段的总变化（TV）正规化低秩（LR）的模型，以消除高光谱图像（HSI）中的混合噪声。 这些方法基于LR矩阵分解将高维HSI数据转换为2D数据。 该策略引入了有用的多路结构信息的丢失。 而且，这些基于波段的基于电视的方法以单独的方式利用空间信息。 为了解决这些问题，我们提出了一种空间频谱电视正则化LR张量分解（SSTV-LRTF）方法，以消除HSI中的混合噪声。 一方面，假定高光谱数据位于LR张量中，该张量可以利用高光谱数据的固有张量结构。 基于LRTF的方法可以有效地将LR干净图像与稀疏噪声区分开。 从另一方面，假设HSI在空间域中是分段平滑的。 TV正则化在保留空间分段平滑度和消除高斯噪声方面有效。 这些事实激发了LRTF与电视正则化的集成。 为了解决带状电视的局限性，我们使用SSTV正则化同时考虑本地空间结构和相邻频带的频谱相关性。 模拟和真实数据实验均表明，与最新的电视规则化和基于LR的方法相比，所提出的SSTV-LRTF方法在HSI混合噪声去除方面具有出色的性能。

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Function CheckExp(patrn) PRIVATE cStr cStr=patrn regEx = CreateObject("VBScript.RegExp") &&建立正则表达式对象 *!* regEx.Pattern = "^(?=.*\d)(?=.*[a-z])[a-zA-Z\d]{6,20}$" &&设置模式由数字或字母组成 regEx.Pattern="^(?!0(\d|\.0+$|$))\d+(\.\d{1,2})?$" *!* regEx.Pattern="^[A-Za-z0-9]+$" &&设置模式只能由数字或字母组成 regEx.IgnoreCase = .T. &&设置是否区分字符大小写 regEx.Global = .T. &&设置全局可用性 *!* Return regEx.Test(strng) &&执行搜索 RETURN regEx.Test(cStr) ENDFUNC