Die spektrale Bildgebungstechnologie ermöglicht die Erfassung spektraler Informationen jedes Pixels einer Szene und bietet damit wichtige Unterstützung für die hochpräzise Zielerkennung und -klassifizierung. Traditionelle abtastende spektrale Bildgebungssysteme müssen sequenziell im räumlichen oder spektralen Bereich abtasten, um ein vollständiges Spektralbild zu erhalten, was zu langsamer Erfassungsrate und niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis führt. Die auf der Theorie des komprimierten Sehens basierende rechnerische spektrale Bildgebungstechnik integriert Kodierungsgeräte in das optische System, komprimiert hochdimensionale Spektraldaten in niedrigdimensionale Beobachtungswerte zur Messung und decodiert das ursprüngliche Spektralbild mit fortschrittlichen spektralen Rekonstruktionsalgorithmen. Die rechnerische spektrale Bildgebungstechnologie zeigt deutliche Vorteile hinsichtlich kompakter Bauweise, Erfassungsgeschwindigkeit und Herstellungskosten. In den letzten Jahren wurden sowohl in theoretischen Methoden als auch in Systemimplementierungen schnelle Fortschritte erzielt, wobei zahlreiche hochwertige Forschungsergebnisse entstanden sind; gleichzeitig haben sich Anwendungen für den Konsumbereich schrittweise auf Plattformen wie Smartphones, Drohnen und Fernerkundungssatelliten ausgeweitet und dienen Szenarien wie Farbabbildung, Umweltüberwachung und medizinischer Diagnostik. Dieses Papier erläutert systematisch den theoretischen Rahmen und das Methodensystem der rechnerischen spektralen Bildgebung, analysiert dabei insbesondere typische optische Kodierungsstrategien, einschließlich Amplitudenkodierung, Wellenlängenkodierung, Wellenfrontkodierung und Mehrfachaperturkodierung, und gibt einen Überblick über gängige Rekonstruktionsmethoden, die iterative Algorithmen basierend auf Priori-Beschränkungen sowie End-to-End-Modelle auf Basis tiefen Lernens umfassen. Abschließend diskutiert das Papier Entwicklungstrends und zentrale Herausforderungen in diesem Bereich. Die rechnerische spektrale Bildgebungstechnologie steht in hoher Übereinstimmung mit der Entwicklung strategischer neuer Industrien wie „Intelligente Fertigung“, „Künstliche Intelligenz“, „Niederfrequenzökonomie“ und „Intelligente Landwirtschaft“ und wird voraussichtlich in Zukunft in weiteren Bereichen eine wichtige Rolle spielen.

rechnerische Bildgebung;spektrale Bildgebung;komprimiertes Sehen;tiefes Lernen