针对多光谱技术通过光谱匹配的方法对色彩表示和再现时存在数据量大的问题，该文提出了一种基于稀疏信号表达的多光谱色彩表示空间降维方法。该方法利用原始光谱色彩空间来构造稀疏字典，进一步构建由该字典中少数基元张成的低维度多光谱色彩空间对原始高维样本数据空间进行表示，实现数据降维。实验结果表明，该文提出的方法在均方根误差上相比主成分分析法有明显的降低，并且光谱拟合度系数的平均值也到达了99.5%以上，在对降维后的光谱数据进行重建后信号的精度优于PCA方法处理的结果。
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