計算光譜成像技術按編碼方式不同可分為哪些類型？根據調控的光場參數進行分類，目前計算光譜成像技術按編碼方式可分為三類：振幅編碼、波長編碼和相位編碼三種類型。本文對此做了介紹。

計算光譜成像技術按編碼方式不同分類：

根據調控的光場參數進行分類，目前計算光譜成像技術按編碼方式可分為三類：振幅編碼、波長編碼和相位編碼三種類型。

1.振幅編碼型

基于振幅編碼的編碼孔徑光譜成像技術以色散型（棱鏡、光柵）光譜成像技術為原型，通過隨機編碼模板對物空間進行調制，然后由色散元件進行色散處理，得到壓縮后的圖譜混疊像，經探測器探測，最后由CS算法實現三維數據立方體重建。

編碼孔徑光譜成像技術通過空間光調制器實現自適應壓縮比采樣，傳統的凸優化算法在壓縮采樣和重建過程要求信號存在被稀疏表達的變換域，且算法迭代收斂速度慢，重構時間長，且對噪聲更為敏感，而基于深度學習的振幅編碼光譜成像，通過端到端的軟硬件協同設計與自編碼等無監督學習方法可以實現更高效光譜重建。

2.波長編碼型

基于波長編碼的寬光譜編解碼光譜成像技術以干涉型（濾光片）光譜成像技術為原型，將窄帶濾光片替換成寬帶編碼濾光片，當目標場景光線到達寬帶編碼濾光片陣列后，寬帶編碼濾光片陣列對入射的光譜進行編碼，由探測器采集光譜編碼后的圖像。通過壓縮感知或神經網絡算法重構光譜圖像。

其中基于神經網絡的光譜重構算法以其強大的學習泛化能力，結合端到端的軟硬件協同優化方法，使得利用更少的光譜編碼單元可以實現更高信噪比和更強抗噪性能的光譜成像。但現有的端到端設計方法由于未能實現關鍵參數的完全優化，只能設計出局部最優的光譜編解碼結構，且無法解釋濾光片種類和薄膜層數與光譜重構精度和分辨率之間的定量關系。

3.相位編碼型

基于相位編碼的旋轉衍射光譜成像以衍射型（衍射光學元件）光譜成像技術為原型），將衍射光學元件替換為旋轉衍射編碼模板，當目標場景光線到達旋轉衍射編碼模板后，因為不同位置的二維高度輪廓不同導致的特定相位延遲，使得目標場景點擴散函數隨波長分布在不同旋轉方位，由探測器接收到衍射后的光譜圖像，通過重構算法將混疊后的圖像復原。

由于相位編碼器件的衍射特性，經過相位編碼成像后的圖譜結構復雜，傳統處理方法難以實現高質量重構，而深度學習的方法具備強大擬合能力，在非線性處理方面有極強的適應性，因此目前主要利用深度學習實現光譜圖像重構。

計算光譜成像技術不同類型的區別：

以上三類計算重構型光譜成像技術在信噪比和采樣效率方面均優于傳統光譜成像技術，且容易實現微小型光機結構設計，但振幅編碼型編碼孔徑光譜成像技術與相位編碼型旋轉衍射光譜成像技術同時在光譜維和空間維進行編碼，光譜圖像重構算法雜度高、重構難度大，容易產生不穩定的圖像輸出。而波長編碼型寬光譜編解碼光譜成像技術只對光譜維進行編碼，保持空間維度的幾何位置不變，重構計算的復雜度遠低于振幅編碼與相位編碼，輸出的光譜圖像穩定，結合像元級寬帶濾波器加工技術，可以實現分辨率可重構的光譜成像，是目前發展快速、有希望在近幾年成熟應用的新型光譜成像技術。

寬光譜編碼光譜成像技術基于微納光學與稀疏信號處理理論，利用寬帶濾波器對入射光光譜進行編碼，再由重構算法實現光譜的解碼重構。現有的寬帶濾波器有隨機濾光片、量子點陣列、光子晶體陣列和具有可調諧帶隙的納米線等。

具體而言，寬光譜編碼光譜成像技術將入射光的光譜信息由一組透過率隨波長呈隨機（不相關）分布的寬帶濾波器進行調制，在探測器的不同位置探測編碼后的光強響應，然后利用算法重建光譜，其優點在于每個光譜像素使用少量的濾光結構實現了較多波長光譜信息的復原，大大提高了光譜的采樣效率與光能利用率。其中，對于具有隨機透過率的寬帶濾光片（隨機濾光片），可以利用成熟的光學薄膜技術，設計成透過率誤差極小的像元級隨機濾光片陣列，通過與探測器集成，極大地縮小了光譜成像系統的體積。