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光谱成像中不仅包含目标的二维空间信息,还包含逐个像素点的一维光谱信息,在农业、医疗、海洋、军事等诸多领域都具有重要的地位。压缩感知理论的应用使得高光谱图像采样率低于传统采样定理的要求,极大地减小了系统结构和传感器数量对成像质量的限制。本文以压缩感知为框架,结合图像非局部结构近似理论,重点研究编码孔径成像系统中高光谱图像的低秩重构算法。首先,介绍了压缩感知发展现状及其在成像系统中的应用,从信号稀疏表示的层面论述了压缩感知原理,分析了多维场景编码感知光谱成像的数学模型。其次,引入非局部近似理论,分析了非