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本发明涉及一种基于双重梯度约束的高光谱图像恢复方法,包括:输入受噪声污染的高光谱图像;利用伪l1,0范数定义并构造与L0梯度模型在数学意义上等价的基于伪l1,0范数的梯度模型形成对图像梯度域的第一重约束;构建三维全变分加权差正则项L1?2SSTV,形成对图像梯度域的第二重约束;建立基于梯度域双重梯度约束的高光谱图像恢复模型L0?L1?2SSTV,在ALM算法框架下对恢复模型迭代求解至稳定,获得去噪后的修复图像。本发明充分利用了高光谱图像的空间以及光谱的梯度信息,能够在去除噪声的同时,有效保留图像的结构细节和锐化边缘,避免过度平滑现象的产生,得到具有良好视觉效果的高光谱图像。