A tecnologia de imageamento espectral computacional é baseada na teoria da sensoriamento comprimido, introduzindo dispositivos codificadores no sistema óptico para comprimir e mapear dados espectrais de alta dimensão para valores observados de baixa dimensão para medição, combinada com algoritmos avançados de reconstrução espectral para decodificar a imagem espectral original. Demonstra vantagens significativas em termos de compacidade estrutural, velocidade de aquisição e custo de fabricação. Suas aplicações para consumidores têm se expandido gradualmente para plataformas como smartphones, drones e satélites de sensoriamento remoto, servindo a diversos cenários como imagem de cor, monitoramento ambiental e diagnóstico médico. Este artigo expõe sistematicamente o quadro teórico e o sistema metodológico do imageamento espectral computacional, focando na análise de suas estratégias típicas de codificação óptica, incluindo codificação de amplitude, codificação espectral, codificação de frente de onda e codificação 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 principais desafios que precisam ser resolvidos nesse campo. A tecnologia de imageamento espectral computacional está altamente alinhada com o desenvolvimento de indústrias emergentes estratégicas, como manufatura inteligente, inteligência artificial, economia em baixas altitudes e agricultura inteligente, e espera-se que desempenhe um papel importante em mais áreas no futuro.

imageamento computacional; imageamento espectral; sensoriamento comprimido; aprendizado profundo