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为了更好地分析与理解图像．需对图像进行去噪。提出一种基于相似图像检索与字典学习的图像去噪方法。首先，为了提高图像检索的准确度。对噪声图像进行初始去噪提高信噪比；然后使用初始去噪图像在图片库里进行基于SIFT特征的图像检索，使用匹配到的相似图像作为字典学习的样本，提高字典与噪声图像的相关性；最后进行高频补偿。卫星图像被用于去噪实验证明所提算法的优越性。与传统去噪方法相比，所提出的方法不仅获得较好的去噪效果，而且在一定程度上有效地抑制去噪带来的高频信息丢失。