1.一种高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始高光谱图像和多光谱原始图像；

将所述原始高光谱图像和所述多光谱原始图像输入至目标融合模型，以获得目标融合图像；

其中，所述目标融合模型是基于空间‑光谱特征保留策略和噪声抑制策略构建的，所述空间‑光谱特征保留策略是利用高光谱图像和多光谱图像的空间‑光谱相关性及分辨率互补特性，通过交替优化得到高空间分辨率高光谱图像的核张量和因子矩阵；所述噪声抑制策略是通过引入张量γ范数对核张量进行低秩约束来抑制噪声。

2.根据权利要求1所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述目标融合图像满足以下关系式：其中， 表示目标融合图像， 表示核张量；W表示包含nw个原子的空间因子矩阵；H表示包含nh个原子的空间因子矩阵；S表示包含nb个原子的光谱因子矩阵；nw表示核张量 的宽度值，nh表示核张量 的高度值，nb表示核张量 的光谱波段数；w表示原始高光谱图像的宽度像素值，h表示原始高光谱图像 的高度像素值，b表示原始高光谱图像 的光谱波段数值。

3.根据权利要求1所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述原始高光谱图像满足以下关系式：其中， 表示为原始高光谱图像； 表示为空间下的采样值， 表示为高光谱图像出现的高斯噪声， 表示高光谱图像中出现的条带噪声。

4.根据权利要求3所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述空间下的采样值满足以下关系式：其中， 表示为空间下的采样值； 表示为目标融合图像；P1表示为沿宽度模的下采样矩阵；P2表示为沿高度模的下采样矩阵。

5.根据权利要求1所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述多光谱原始图像满足以下关系式：其中， 表示为多光谱原始图像， 表示为光谱下的采样值， 表示为多光谱图像中出现的高斯噪声。

6.根据权利要求5所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述光谱下的采样值 满足以下关系式：其中， 表示为光谱下的采样值； 表示为目标融合图像；P3表示为光谱维的下采样矩阵。

7.根据权利要求1所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述目标融合模型满足以下关系式：其中， 表示目标融合模型； 表示为原始高光谱图像； 表示核张量；

表示高光谱图像中出现的条带噪声；W表示包含nw个原子的空间因子矩阵；H表示包含nh个原*子的空间因子矩阵；S表示包含nb个原子的光谱因子矩阵；S表示光谱下采样字典；W*表示宽*度模的下采样字典；H 表示高度模的下采样字典； 是指空间退

化过程的数据保真度项值， 是指光谱退化过程的数据保真度项值，表示第i模的权重， ； 表示核张量第i模展开矩阵的γ范数； 表示条带噪声的L2,1范数； 是权重正则化参数。

8.根据权利要求1所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述通过交替优化得到高空间分辨率高光谱图像的核张量和因子矩阵，包括以下步骤：固定H参数、S参数和 参数后，对W参数进行迭代优化，以获得目标W参数；

固定W参数、S参数和 参数，对H参数进行迭代优化，以获得目标H参数；

固定W参数、H参数和 参数，对S参数进行迭代优化，以获得目标S参数；

固定W参数、H参数和S参数，对 参数进行迭代优化，以获得目标 参数；

其中， 表示核张量； 表示高光谱图像中出现的条带噪声；W表示包含nw个原子的空间因子矩阵；H表示包含nh个原子的空间因子矩阵；S表示包含nb个原子的光谱因子矩阵；nw表示核张量 的宽度值，nh表示核张量 的高度值，nb表示核张量 的光谱波段数值；w表示原始高光谱图像 的宽度像素值，h表示原始高光谱图像 的高度像素值，b表示原始高光谱图像 的光谱波段数值。

9.根据权利要求8所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述固定H参数、S参数和 参数后，对W参数进行迭代优化，以获得目标W参数时，满足以下关系式：其中， 表示为原始高光谱图像； 表示核张量； 表示高光谱图像中出现的条带噪声；W表示包含nw个原子的空间因子矩阵；H表示包含nh个原子的空间因子矩阵；S表示包含nb* *个原子的光谱因子矩阵；S表示光谱下采样字典；W*表示宽度模的下采样字典；H表示高度模的下采样字典；Wpre表示上一步迭代的因子矩阵； 代表Frobenius范数；μ>0表示正则化参数；

固定W参数、H参数和 参数，对S参数进行迭代优化，以获得目标S参数时，满足以下关系式：其中， 表示为原始高光谱图像； 表示核张量； 表示高光谱图像中出现的条带噪声；W表示包含nw个原子的空间因子矩阵；H表示包含nh个原子的空间因子矩阵；S表示包含nb* *个原子的光谱因子矩阵；S表示光谱下采样字典；W*表示宽度模的下采样字典；H表示高度模的下采样字典；Hpre表示上一步迭代的因子矩阵； 代表Frobenius范数；μ>0表示正则化参数；

固定W参数、H参数和 参数，对S参数进行迭代优化，以获得目标S参数时，满足以下关系式：其中， 表示为原始高光谱图像； 表示核张量； 表示高光谱图像中出现的条带噪声；W表示包含nw个原子的空间因子矩阵；H表示包含nh个原子的空间因子矩阵；S表示包含nb* *个原子的光谱因子矩阵；S表示光谱下采样字典；W*表示宽度模的下采样字典；H表示高度模的下采样字典；Spre表示上一步迭代的因子矩阵； 代表Frobenius范数；μ>0表示正则化参数；

固定W参数、H参数和S参数，对 参数进行迭代优化，以获得目标 参数时，满足以下关系式：其中， 表示为原始高光谱图像； 表示核张量； 表示高光谱图像中出现的条带噪声；W表示包含nw个原子的空间因子矩阵；H表示包含nh个原子的空间因子矩阵；S表示包含nb* *个原子的光谱因子矩阵；S表示光谱下采样字典；W*表示宽度模的下采样字典；H表示高度模的下采样字典； 表示上一步迭代的因子矩阵； 代表Frobenius范数，μ>0表示正则化参数。

10.根据权利要求1所述高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，其特征在于，所述通过引入张量γ范数对核张量进行低秩约束来抑制噪声，包括：通过张量γ范数对核张量进行低秩约束，以获得正则项；

其中，所述正则项满足以下关系式：

其中， 表示为正则项； 表示张量的第i模展开矩阵； 表示第i模的权重，； ，表示为矩阵X的范数； 表示为X的奇异值分解得到的第k个奇异值；γ表示为张量范数。