高光谱遥感影像具有图谱合一、波段数多、光谱窄且连续的特点,能够获取地球表面丰富的光谱信息和空间信息,因此被广泛应用于城市规划,精细农业,地质制图,环境监测等诸多领域。然而,高光谱遥感影像在成像和传输过程中由于受到大气干扰、传感器限制和成像方式等多种因素的影响,不可避免地会受到噪声的污染。噪声的存在不仅严重影响了影像质量,而且限制了如分类、解混、目标探测等后续应用的精度。高光谱影像的噪声类型不仅复杂多样,且噪声在不同波段上的噪声强度也存在差异性。为了解决复杂的噪声问题,需要联合高光谱遥感影像信号的先验信息和噪声的统计特征系统地发展高光谱影像去噪方法。围绕这一目标,论文开展了基于低秩表达的高光谱影像混合噪声去除研究,取得的研究成果如下:1、针对高光谱影像中存在的混合噪声问题,提出了一种联合非局部低秩张量分解和空谱全变分的去噪方法。通过构建非局部低秩张量来表征纯净影像的空间自相似性和光谱低秩性,同时利用空谱全变差约束三维高光谱立方体的局部平滑特性,充分利用高光谱影像的空谱先验知识,在去提升去噪效果的同时又保留了影像的局部细节信息。2、针对高光谱影像混合噪声在各波段存在强度差异性的特点,提出了一种基于光谱加权低秩表达的去噪方法。采用光谱域的噪声权重矩阵来平衡噪声强度上的差异性,采用加权核范数来约束高光谱影像的局部低秩先验结构,解决了去噪时各波段去噪效果不均衡的现象。3、对本文对提出的两种方法分别设计了基于交替方向乘子法的数值优化算法,并且分别进行了模拟实验和真实实验,通过对实验结果的定性和定量评价验证了本文所提出方法的有效性。