Технология вычислительной спектральной визуализации основана на теории сжатого зондирования, вводит кодирующие устройства в оптическую систему, сжимает и отображает высокоразмерные спектральные данные в низкоразмерные наблюдаемые значения для измерения, а затем с помощью передовых алгоритмов спектральной реконструкции декодирует исходное спектральное изображение. Данная технология демонстрирует значительные преимущества в компактности конструкции, скорости сбора данных и стоимости производства. Потребительские применения постепенно расширяются на платформы смартфонов, беспилотников и спутников дистанционного зондирования, обслуживая множество сценариев, таких как цветное изображение, мониторинг окружающей среды и медицинская диагностика. В этой статье систематически изложены теоретические основы и методология вычислительной спектральной визуализации, подробно рассмотрены типичные оптические стратегии кодирования, включая амплитудное кодирование, кодирование длины волны, кодирование фронта волны и мультиапертурное кодирование, а также обзор основных методов реконструкции, охватывающих итеративные алгоритмы на основе априорных ограничений и сквозные модели на основе глубокого обучения. В заключение обсуждаются тенденции развития и ключевые задачи, требующие решения в данной области. Технология вычислительной спектральной визуализации тесно связана с развитием стратегически важных новых отраслей, таких как интеллектуальное производство, искусственный интеллект, экономика низкой атмосферы и умное сельское хозяйство, и в будущем, вероятно, будет играть важную роль во многих сферах.

вычислительная визуализация;спектральная визуализация;сжатое зондирование;глубокое обучение