최근 , 뉴 럴 네트워크 형태 로 기존 의 ADMM 과 ISTA 방법 에 채택 함 으로써 , ADMM - Net 과 ISTA - Net 같 은 많 은 최적화 유도 재 구성 방법 이 제안 되 었 다 . 특히 , 본 발명 의 방법 은 최근 의 뉴 럴 네트워크 를 초 분광 재 구성 문제 에 도입 하 는데 , 이 에 는 3 가지 주요 한 차이점 이 있 다 . 첫째 , 본 발명 의 스펙트럴 재 구성 문제 의 오류 는 다른 것 들 보다 크 다 . 왜냐하면 본 발명 의 회전 PSF 는 다른 일반 적 인 PSF 보다 넓 은 면적 을 차지 하 기 때문 이 다 . 이러 한 특징 들 을 다루 기 위해서 , 본 발명 은 지각 적 인 필드 를 넓 게 만들 기 위해 U - net 아키텍처 를 가지 는 공간 - 스펙트럴 프라이어 네트워크 를 설계 하 고 , 이 를 소프트 - 쓰 레스 홀딩 과 결합 한다 . 둘째 , 개별 선정 된 희소 프라이어 ( handcrafted sparsity prior ) 를 사용 하 는 대신 , 내츄럴 스펙트럴 영상 에서 직접 적 으로 알려 지 지 않 은 공간 스펙트럴 프라이어 를 학습 한다 . 그러 기 위해 , Tikhnov 정규 화 로 해결 되 는 HQS 공식 을 이용 하 여 차별 화 할 수 있 도록 최적화 문제 를 공식 화 한다 . 마지막 으로 , 네트워크 학습 시 l 1 - 놈 손실 함수 를 이용 하 여 본 발명 의 네트워크 에서 희소 프라이어 가 없 는 것 을 보완 할 수 있 다 .