自從多光譜成像技術發明以來，推動了各個領域的重大進步，其中包括環境監測、天文學、農業科學、生物醫學、醫學診斷和食品質量控制。光譜成像設備最普遍和最常見的形式，是采用具備紅色（R）、綠色（G）和藍色（B）顏色通道收集信息的彩色相機。

RGB彩色相機的傳統設計依賴于空間上位于2×2像素的周期性重復陣列上的光譜濾光片，每個子像素都包含一個吸收光譜濾光片，該濾光片傳輸紅色、綠色或藍色通道之一，同時阻擋其他通道的傳輸。

盡管它們廣泛應用于各種成像，但存在吸收式濾波陣列的低功耗、高光譜串擾和較差的色彩表示質量等諸多問題，擴大這些吸收式濾波陣列的數量，以從許多不同的色帶收集更豐富的光譜信息帶來了各種各樣的挑戰。

加州大學洛杉磯分校的研究人員最近推出了一種快照多光譜成像儀，該成像儀使用衍射光學網絡而不是吸收濾光片，具有16個獨特的光譜波段，在輸出圖像視場有16個獨特的光譜帶周期性重復，形成一個虛擬的多光譜像素陣列。

基于衍射網絡的多光譜成像儀采用深度學習技術進行優化，將輸入光譜通道在空間上分離到輸出像平面的不同像素點上，作為一個虛擬的光譜濾波器陣列，保留輸入場景或物體的空間信息，無需圖像重建算法即可瞬間生成圖像立方體。

基于衍射光學網絡的多光譜成像儀可實現高成像質量和高光譜信號對比度 因此，該衍射多光譜成像網絡可以將單色圖像傳感器無形中轉換為快照多光譜成像器件，無需常規的光譜濾波器或數字算法。基于衍射網絡的多光譜成像儀構建，可提供高空間成像質量和高光譜信號對比度，研究表明，在不影響系統空間成像性能和光譜信號對比度的情況下，可以在不同波段之間實現約79%的平均傳輸效率。






審核編輯：劉清