近日,《激光与光电子学进展》期刊发布了关于"计算光谱成像:光场编码与算法解码"的特邀综述,揭示了光谱成像这一领域的最新进展与技术挑战。光谱成像通过获取目标场景的空间-光谱三维数据立方体,极大提升了物体识别与分类的能力,广泛应用于军事、农业、医疗等多个领域。
传统的光谱成像主要依赖奈奎斯特采样定理,面临着空间、光谱与时间分辨率三者之间的矛盾。在这一背景下,计算光谱成像利用压缩感知理论,通过对目标场景进行光场编码压缩投影,再应用光谱重建算法进行数据解码,从而克服了传统方法的不足。光场编码与算法解码成为了此技术中的两个核心环节,推动了相关研究的快速发展。
在技术实现上,计算光谱成像的光场编码主要可以分为三类:像面编码、点扩散函数(PSF)编码和光谱响应编码。像面编码方法通过遮挡部分像素来减少冗余信息,并在空间上复用光谱信息,例如编码孔径快照式光谱成像仪(CASSI)。它通过一种色散元件来剪切数据立方体,从而实现对光谱信息的有效收集。
PSF编码则利用额外光学元件改变系统的点扩散函数,利用波长变化特性来实施编码。该方法不仅简化了光学系统的设计,也使得现有成像设备能够被改造为光谱成像设备,使其应用更加广泛。光谱响应编码则通过光谱滤波阵列实现彩色成像,这一过程尤其关注滤光器的设计与优化,以提升编码效率。
在算法解码环节,光谱重建算法的任务是从传感器所记录的信息中重建出三维光谱信息。这一过程通常是欠定的,但在压缩感知理论和深度学习工具的帮助下得以实现。现有重建算法主要分为基于物理模型、先验知识的方法和基于深度学习的端到端重建方法。前者依赖于信号的稀疏性和图像梯度的先验假设,而后者则借助神经网络的强大拟合能力,快速实现图像重建,特别是卷积神经网络(CNN)在特征提取中的应用已经取得了显著成效。
尽管计算光谱成像技术在理论与实践方面取得了一定的进步,但其商业化应用仍面临挑战。许多研究成果仍停留在实验室阶段,实际应用的效果需要更多实证支持。同时,光场编码设备的制造工艺复杂、成本较高,导致系统的体积庞大和校准难度增大。而端到端光谱重建算法虽加快了处理速度,但其对计算资源的高需求限制了在资源受限环境下的应用。因此,未来的发展方向可能在于交叉学科的创新,整合光学、计算机科学与机器学习的最新成果,以寻求简化系统设计和提升算法性能的新突破。
综上所述,计算光谱成像作为现代光学成像领域的一个前沿方向,正面临着技术革新与实际应用之间的挑战,展现出广阔的发展潜力。随着技术的不断演进,未来有望实现更高效的光谱成像,服务于更多行业的需求。
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