A tecnologia de imagem espectral é capaz de obter informações espectrais de cada pixel da cena, fornecendo suporte importante para o reconhecimento e classificação de alvos com alta precisão. Os sistemas tradicionais de imagem espectral de varredura precisam escanear sequencialmente nas dimensões espacial ou espectral para obter uma imagem espectral completa, o que resulta em limitações como baixa velocidade de detecção e baixa relação sinal-ruído. A tecnologia de imagem espectral computacional baseada na teoria de compressão por sensoriamento introduz dispositivos codificadores no sistema óptico, comprimindo e mapeando os dados espectrais de alta dimensão em observações de baixa dimensão para medição, e combina algoritmos avançados de reconstrução espectral para decodificar a imagem espectral original. A tecnologia de imagem espectral computacional demonstra vantagens significativas em termos de compacidade estrutural, velocidade de aquisição e custo de fabricação. Nos últimos anos, houve um rápido desenvolvimento tanto em métodos teóricos quanto na implementação de sistemas, com uma grande quantidade de resultados de pesquisa de alto nível; ao mesmo tempo, suas aplicações de consumo foram gradualmente ampliadas para plataformas como smartphones, drones e satélites de sensoriamento remoto, servindo a cenários como imageamento de cores, monitoramento ambiental e diagnóstico médico. Este artigo explica sistematicamente o quadro teórico e o sistema metodológico da imagem espectral computacional, focando na análise de suas estratégias típicas de codificação óptica, incluindo codificação de amplitude, codificação de comprimento de onda, codificação de frente de onda e codificação de multiabertura, e revisa os principais métodos de reconstrução, abrangendo algoritmos iterativos baseados em restrições a priori e modelos de ponta a ponta baseados em aprendizado profundo. Finalmente, o artigo discute as tendências de desenvolvimento e os desafios-chave a serem resolvidos nesta área. A tecnologia de imagem espectral computacional está altamente alinhada com o desenvolvimento de indústrias emergentes estratégicas como “fabricação inteligente”, “inteligência artificial”, “economia de baixa altitude” e “agricultura inteligente”, e espera-se que desempenhe um papel importante em mais áreas no futuro.

imagem computacional;imagem espectral;sensoriamento comprimido;aprendizado profundo