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在高光谱图像目标检测领域中,稀疏表示算法取得了较好的检测效果,但传统基于稀疏表示的目标检测算法稀疏向量的求解耗时长,检测时只利用高光谱图像的光谱信息,没有考虑空间信息,且其字典中所包含训练样本种类和数目较少,都对目标检测有一定影响。针对上述不足,通过对字典进行改进,添加空间信息,转变稀疏向量求解思路,提出基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速目标检测算法。通过实验仿真证明,此算法在目标检测精度上有一定程度的提高,并且缩短了算法的运算时间。