La tecnología de imagen espectral puede obtener información espectral de cada píxel en una escena, proporcionando un soporte importante para el reconocimiento y la clasificación precisa de objetivos. Los sistemas tradicionales de imagen espectral por escaneo requieren escanear secuencialmente en las dimensiones espaciales o espectrales para obtener una imagen espectral completa, lo que limita la velocidad de detección y la relación señal-ruido. La tecnología de imagen espectral computacional basada en la teoría de muestreo comprimido introduce dispositivos de codificación en el sistema óptico, comprimiendo y mapeando los datos espectrales de alta dimensión en observaciones de baja dimensión para su medición, combinando algoritmos avanzados de reconstrucción espectral para decodificar la imagen espectral original. La tecnología de imagen espectral computacional muestra ventajas significativas en términos de compacidad, velocidad de adquisición y costo de fabricación. En los últimos años, ha habido rápidos desarrollos tanto en teoría como en implementación de sistemas, surgiendo numerosos resultados de investigación de alto nivel; al mismo tiempo, sus aplicaciones de consumo se han extendido gradualmente a plataformas como teléfonos inteligentes, drones y satélites de teledetección, sirviendo para imágenes en color, monitoreo ambiental, diagnóstico médico y otros escenarios. Este documento expone sistemáticamente el marco teórico y la metodología de la imagen espectral computacional, centrándose en analizar sus estrategias típicas de codificación óptica, incluyendo la codificación de amplitud, codificación de longitud de onda, codificación de frente de onda y codificación de múltiples aperturas, además de reseñar los métodos principales de reconstrucción que incluyen algoritmos iterativos basados en restricciones previas y modelos de extremo a extremo basados en aprendizaje profundo. Finalmente, este documento también discute las tendencias de desarrollo y los desafíos clave que deben resolverse en este campo. La tecnología de imagen espectral computacional está altamente alineada con el desarrollo de industrias emergentes estratégicas como “fabricación inteligente”, “inteligencia artificial”, “economía de baja altitud” y “agricultura inteligente”, y se espera que desempeñe un papel importante en más áreas en el futuro.

imagen computacional;imagen espectral;muestreo comprimido;aprendizaje profundo