تمكّن تقنيات التصوير الطيفي من الحصول على معلومات الطيف لكل بكسل في المشهد، مما يوفر دعمًا هامًا للتعرف والتصنيف الدقيق للأهداف. تتطلب أنظمة التصوير الطيفي التقليدية الممسوحة ضوئيًا المسح تباعًا عبر الأبعاد المكانية أو الطيفية للحصول على صورة طيفية كاملة، مما يسبب بطء سرعة الكشف وانخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء. تعتمد تقنيات التصوير الطيفي الحاسوبي على نظرية الاستشعار المضغوط، حيث يتم إدخال مكونات الترميز في النظام البصري لضغط البيانات الطيفية عالية الأبعاد وتحويلها إلى قياسات منخفضة الأبعاد، ثم استخدام خوارزميات إعادة البناء الطيفي المتقدمة لفك ترميز الصورة الطيفية الأصلية. تظهر هذه التقنية مزايا ملحوظة من حيث التكوين المدمج، وسرعة الجمع، وتكاليف التصنيع. شهدت السنوات الأخيرة تطورًا سريعًا في الجوانب النظرية وتحقيق الأنظمة، مع ظهور العديد من الإنجازات البحثية المتقدمة؛ وفي نفس الوقت، توسعت تطبيقاتها الاستهلاكية تدريجيًا إلى منصات مثل الهواتف الذكية والطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية، حيث تخدم مجالات مثل التصوير اللوني والمراقبة البيئية والتشخيص الطبي. تستعرض هذه الورقة الإطار النظري والنظام المنهجي لتقنيات التصوير الطيفي الحاسوبي، مع التركيز على استراتيجيات الترميز البصرية النموذجية مثل الترميز بالسعة، والترميز بالطول الموجي، وترميز واجهة الموجة، وترميز الفتحة المتعددة، بالإضافة إلى مراجعة أساليب إعادة البناء الشائعة التي تشمل الخوارزميات التكرارية المعتمدة على القيود السابقة والنماذج المتكاملة القائمة على التعلم العميق. وأخيرًا، تناقش الورقة توجهات التطور والتحديات الأساسية التي لا تزال بحاجة إلى حلول. تتوافق تقنيات التصوير الطيفي الحاسوبي بشكل كبير مع التنمية الاستراتيجية لصناعات ناشئة مثل "التصنيع الذكي" و"الذكاء الاصطناعي" و"اقتصاد المجال الجوي المنخفض" و"الزراعة الذكية"، ومن المتوقع أن تلعب دورًا هامًا في المزيد من المجالات مستقبلًا.

التصوير الحاسوبي;التصوير الطيفي;الاستشعار المضغوط;التعلم العميق