贪婪算法的稀疏分解问题仍然是寻找的巨大挑战由于通常很高，因此对于光谱库中观察到的数据而言，端部成员的最佳子集光谱库的相关性。 在这种情况下，一种称为递归的新颖贪婪算法基于字典的同时正交匹配追踪（RD-SOMP）用于稀疏分解呈现高光谱数据。 该算法采用分块处理策略对整体进行划分高光谱图像分成几个块。 在该块的每次迭代中，将光谱库投影到正交子空间并重新归一化，这可以减少光谱库的相关性。 然后RD-SOMP选择一个在当前残差和最大残差之间具有最大相关性的新末端光谱库的正交子空间。 在所有块中选择的最终