高光谱图像的稀疏分解能得到其稀疏表示形式，便于对图像进行压缩处理。因高光谱图像特征复杂，单一正交基无法捕捉到图像信号的所有特征，需构建原子个数更多的冗余字典对高光谱图像进行稀疏表示。针对高光谱图像，以高斯原子为基础，构造三种冗余字典，利用正交匹配追踪算法找到最优原子，完成高光谱图像的稀疏分解，利用重构图像的峰值信噪比、结构相似性和计算效率对冗余字典的稀疏表示能力进行评价。实验结果表明，构造的三种冗余字典均能对高光谱图像进行稀疏表示，重构图像的峰值信噪比均能达到40 dB以上，结构相似性达到0.99以上，且高斯字典的计算效率最高。