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提出了一种基于光谱稀疏化的压缩感知采样与重构模型，通过从训练样本中构建光谱稀疏字典提升光谱稀疏化效果，同时在重构时兼顾空间图像的全变分约束进一步提升重构精度．对200波段AVIRIS高光谱场景进行压缩感知重构的实验表明，利用构建的光谱稀疏字典与传统的DCT字典和Haar小波字典相比光谱稀疏化效果明显提升，同时在25％采样下基于光谱稀疏字典几乎无差别重构出了高光谱图像，同样条件下在空间和光谱的精度与现有常用方法相比有较大的提升．