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高光谱图像具有丰富的空间、辐射和光谱信息,在数据获取、传输、分析过程中,数据量的增加对传统数据采集压缩提出了新的挑战;同时由于地物本身、空间分辨率、大气环境等因素的影响,混合像元现象普遍存在于高光谱图像中,混合像元分解不仅能获取像元真实信息,也有助于图像分类、地物分析等应用。本课题围绕建立基于压缩感知的高光谱混合像元分解以及基于像元线性混合模型进行重构的方法,对信号稀疏表示、压缩感知、混合像元分解以及高光谱图像重构等方面展开研究。本课题主要研究内容如下:(1)介绍稀疏表示、压缩感知技术、高光谱图像混