本发明请求保护一种基于聚能量字典学习的张量压缩方法，属于信号处理领域。所述方法包括以下步骤：1、将张量分别进行塔克分解和稀疏表示，得到字典、稀疏系数和核张量；2、通过张量的稀疏系数和核张量的关系，得到关于张量的新的稀疏表示形式；3、利用聚能量字典学习算法对映射矩阵中的字典进行降维，从而实现张量的压缩。本发明提出的基于聚能量字典学习的张量压缩算法，实现了张量的有效压缩，相对于其他压缩算法，能够更有效地保留原始张量的信息，达到更好地去噪效果。