光谱成像是一种能够获取物体或场景在不同波长下的反射或发射光谱信息的成像技术，它可以揭示物体或场景的物理、化学和生物特性，为多个领域提供有价值的数据，如医学、农业、遥感、安全等。然而，光谱成像也面临着一些挑战，如数据量大、成像时间长、系统复杂等，这限制了光谱成像的性能和应用。

为了解决这些挑战，近年来，深度学习作为一种强大的数据处理和知识获取技术，被广泛应用于光谱成像中，实现了对光谱数据的高效重建、分析和利用。深度学习是一种模拟和扩展人类智能的技术，它使用多层神经网络来学习数据中的抽象特征和规律，从而完成各种复杂的任务，如分类、识别、生成等。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了令人瞩目的成果，也为光谱成像带来了新的机遇和挑战。

在这里，将总结采用深度学习的不同计算光谱重建方法，介绍它们的工作原理和深度学习技术，以及展望未来的发展方向。

计算光谱重建方法                

计算光谱重建是一种利用计算机算法从低维或低质量的图像数据中恢复高维或高质量的光谱图像数据的方法，它可以减少硬件成本和时间消耗，提高系统性能和灵活性。计算光谱重建方法通常包括两个部分：编码器和解码器。编码器是指用于对输入光进行编码或调制的硬件设备，如编码孔径、衍射光栅、滤波器等。解码器是指用于从编码后的图像数据中重建光谱图像数据的软件算法，如压缩感知、矩阵分解、深度学习等。

根据编码器的不同类型，计算光谱重建方法可以分为三种编码-解码模式：（i）幅度编码；（ii）相位编码；（iii）波长编码。

幅度编码                            

幅度编码是指使用编码孔径对输入光进行幅度编码的方法，它是一种利用压缩感知理论和迭代优化过程进行光谱重建的压缩光谱成像方法。压缩感知理论认为，如果一个信号是稀疏或可压缩的，那么它可以用少量的非自适应测量来恢复。迭代优化过程是指使用数学模型和算法来求解一个最优化问题，即最小化一个目标函数。

幅度编码方法的优点是可以使用简单和低成本的硬件设备，如液晶显示器、数字微镜器件等，来实现光谱成像。它的缺点是需要进行多次测量和迭代计算，导致成像时间长和计算量大。

基于这一特点，一些学习的重构算法被设计为减少优化的时间消耗或提高优化的精度。例如，展开网络是一种将迭代优化过程展开为一个深度神经网络的方法，它可以通过端到端的训练来加速优化过程。未经训练的网络是一种不需要预先训练的深度神经网络，它可以通过自适应地调整网络参数来提高优化的精度。

相位编码                                  

相位编码是指使用衍射光学元件（DOE）对每个波长的输入光进行相位编码的方法，它在物理上基于菲涅耳传播，将这种相位编码扩展到生成的图像上。DOE是一种能够对入射光进行任意相位调制的光学元件，如相位掩模、液晶空间光调制器等。菲涅耳传播是一种描述光波在自由空间中传播的近似理论，它可以用于计算从DOE到成像平面之间的光场分布。

相位编码方法的优点是可以通过利用DOE的创造性设计，实现系统的紧凑性和更高的光通量。它的缺点是需要对DOE进行精确的设计和制造，以及对成像平面进行精确的校准。

基于这一特点，一些学习的重构算法被设计为利用深度学习技术来辅助DOE的设计和校准。例如，深度物理网络是一种将DOE和深度神经网络结合起来的方法，它可以通过端到端的训练来优化DOE和神经网络参数。深度反演网络是一种利用深度神经网络来反演DOE产生的图像数据的方法，它可以通过无监督或半监督的方式来学习DOE和场景之间的映射关系。

波长编码                         

波长编码是指使用不同波长范围的滤波器对输入光进行波长编码的方法，它是一种利用深度学习技术从低维或低质量的图像数据中恢复高维或高质量的光谱图像数据的方法。滤波器是一种能够对入射光进行选择性透射或反射的光学元件，如彩色滤镜、干涉滤波器等。

波长编码方法的优点是可以使用简单和低成本的硬件设备，如彩色摄像头、普通显示器等，来实现光谱成像。它的缺点是需要对滤波器进行精确的设计和制造，以及对图像数据进行复杂的处理。

基于这一特点，一些学习的重构算法被设计为利用深度学习技术来提取和恢复图像数据中的光谱信息。例如，RGB到光谱是一种从RGB图像中重建光谱图像数据的方法，它在计算图形中至关重要，因为它有助于在显示器上使用光谱渲染场景时轻松调整。为了从RGB数据中提取光谱特征，深度学习算法将它们映射到流形空间，或者探索固有的空间光谱相关性。作为基于RGB的方法的扩展，近年来开发了多个自行设计的用于波长编码的宽带滤波器。它在光谱的重建精度方面更具优势，但结果对滤波器制造误差和成像噪声也很敏感。

总结                              

本文介绍了深度学习在光谱成像中的应用和发展，重点分析了三种计算光谱重建方法：幅度编码、相位编码和波长编码。这三种方法各有优缺点，但都能够利用深度学习技术来提高光谱成像的性能和灵活性。本文还展望了未来的发展方向，包括利用额外的场景信息、联合训练编码器和解码器、使用强化学习和基于Transformer的大规模深度学习模型等。相信深度学习将会给光谱成像带来更多的创新和突破，为多个领域提供更多的价值和应用。