للحصول على صورة طيفية لحظية، تم اقتراح تقنية التصوير الطيفي اللحظي باستخدام فتحة مشفرة (CASSI). وتشكل مشكلة جوهرية في نظام CASSI استعادة مكعب طيفي ثلاثي الأبعاد دقيق وموثوق من القياسات ثنائية الأبعاد. وباستخدام حل متناوب بين مشكلة البيانات ومشكلة الافتراضات، تحقق الطرق المطورة بالعمق أداءً جيدًا. ومع ذلك، في مشكلة البيانات، يكون المصفوفة المستشعرة غير مناسبة جدًا للعملية الحقيقية للتشوه نظرًا لأخطاء الجهاز الناتجة عن التشوهات الطورية والتشوهات الهندسية؛ وفي مشكلة الافتراضات، يُعد تصميم نموذج مناسب للاستفادة المشتركة من الافتراضات المكانية والطيفية أمرًا بالغ الأهمية. في هذا البحث، نقترح إطار عمل جديد يُسمى "إطار التفكيك المدعوم بتعلم التشوهات المتبقية" (RDLUF)، والذي يُسد الفجوة بين المصفوفة المستشعرة وعملية التشوه الفعلية. علاوةً على ذلك، تم تصميم نموذج "مُختلط S² Transformer" من خلال مزج الافتراضات بين المجال الطيفي والمكاني لتعزيز قدرة التمثيل الطيفي-المكاني. وأخيرًا، عند دمج نموذج "مُختلط S² Transformer" في إطار RDLUF، يُنتج شبكة عصبية قابلة للتدريب من الطرف إلى الطرف تُعرف بـ RDLUF-MixS². وأظهرت النتائج التجريبية تفوق الأسلوب المقترح مقارنةً بالأساليب الحالية.