赵首博，李秀红

1.哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，黑龙江 哈尔滨 150080 2.哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150080

引 言

光谱反射率、光照环境和采集设备共同决定物体的表面颜色，当使用不同的采集设备或者光照环境改变时都无法精确的获取到物体自身的颜色信息。物体的光谱反射率是物体自身的光学特性，与光照环境和采集设备具有不相关性。传统的多光谱成像技术研究主要是通过图像光谱采集仪器在可见光范围内采集到的多个光谱信息，使用重构算法低失真的计算出光谱反射率，最后达到光谱显现的目的[1]。传统多光谱反射率重构算法有伪逆法，主特征向量法，维纳估计法，多项式回归法等[2]。伪逆法在进行光谱反射率重构时对通道数的要求过高；主特征向量法只考虑对重构光谱反射率有重要影响的通道响应来重构光谱反射；维纳估计法是重构光谱反射率最常用的方法，其可以使重构的光谱反射率与原始光谱反射率之间的差值达到最小，但却无法解决非线性成像系统中的光谱反射率重构的问题；多项式回归法需要扩充到合适的通道响应值的系数才可以达到提高成像系统的线性度的目的，运算量复杂[3-4]。

压缩感知(compressed sensing，CS)自2006年被提出之后，迅速占领着工业界和学术界，压缩感知在图书存储，医学成像，遥感成像[5]，光谱成像等领域都占有一定的比例[6-7]。压缩感知的出现克服了奈奎斯特采样频率受信号带宽的影响[8]，打破了传统奈奎斯特采样定理先采样后压缩的保守性和浪费资源的瓶颈[9]。……