光谱成像丰富的空间信息和光谱信息能够为弹道导弹预警探测提供重要的信息支撑，压缩感知则为实现光谱图像数据的高效采集和处理提供了有效途径。针对现有压缩感知重构多采用“空间域压缩采样和谱间传统压缩”的编码方式，仍存在一定资源浪费的问题，提出了一种基于张量分解的光谱图像压缩感知重构方法。该方法利用光谱图像数据的三维空间稀疏性，建立基于三阶张量Tucker分解的光谱图像重构模型，基于正交匹配算法设计相应的模型求解方法；将传统正交匹配算法推广到三维空间，设计一种以三阶张量为字典原子的正交匹配追踪算法，在三维空间实现光谱图像数据的压缩采样及解码重构。实验分析结果表明，该方法能够充分利用光谱图像三维数据块结构信息，有效降低重构算法复杂度，增强压缩感知重构算法性能。
