算法1：基于滤波方法和矩阵低秩稀疏分解的遥感图像去噪算法流程

输入：观测到的含噪图像X，参数λ，μ，tol，iter，r，eps，l，b；

步骤1 初始化： $Y^0=X$ ， $E^0=0$ ， $k=0$ ；

步骤2 将含噪图像X分成N个大小为 $l\times l$ 的图像块 $X^{\left(i\right)}$ ，相邻两个图像块重叠大小 $b\times b$ ；

步骤3 对每一个图像块 $X^{\left(i\right)}$ 执行下述操作：

步骤3.1 利用(5) (7)式更新 $A_{k+1}^{\left(i\right)}$ 和 $E_{k+1}^{\left(i\right)}$ ；

步骤3.2 若(8)式成立则执行步骤3.3，否则返回步骤3.4；

步骤3.3 用(9)式更新 $Y_{k+1}^{\left(i\right)}$ ；

步骤3.4 令 $k\leftarrow k+1$ ，若(3)式成立，则执行步骤4，否则返回步骤3.1。

步骤4 将得到的图像块拼接为含噪图像X的低秩图像 $\tilde{A}$ 和稀疏图像 $\tilde{E}$ ；

步骤5 利用中值滤波处理含噪图像X，将处理后的图像记为H；

步骤6 用含噪图像X做输入图像，用 $\tilde{A}$ 与H的和做引导图像，利用导向滤波输出图像Q。