高光谱成像技术已经成为遥感领域中的重要工具，能够提供丰富的光谱信息以及对地球表面物体的详细描述。然而，高光谱数据通常具有高维度和复杂的结构，给数据处理和分析带来了挑战。为了有效地处理这些数据，研究人员提出了一种新方法，即在潜在空间中恢复高光谱图像。
这种方法利用潜在空间中数据的低维表示来实现图像恢复，从而减轻了高光谱数据处理中的计算负担和存储需求。通过对数据进行压缩和降维，可以实现对高光谱图像的重建和还原，同时保持了原始数据的重要特征。这种方法不仅有效地提高了高光谱图像处理的效率，还可以帮助研究人员更好地理解和分析数据。
通过将高光谱图像恢复的过程置于潜在空间中，研究人员可以更好地探索数据之间的关联和模式，为遥感图像处理和分析提供了新的思路和方法。这种方法的应用将为高光谱成像技术的发展和应用带来新的机遇和挑战，有望推动遥感领域的进一步发展。
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