自从多光谱成像技术发明以来，推动了各个领域的重大进步，其中包括环境监测、天文学、农业科学、生物医学、医学诊断和食品质量控制。光谱成像设备最普遍和最常见的形式，是采用具备红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）颜色通道收集信息的彩色相机。
RGB彩色相机的传统设计依赖于空间上位于2×2像素的周期性重复阵列上的光谱滤光片，每个子像素都包含一个吸收光谱滤光片，该滤光片传输红色、绿色或蓝色通道之一，同时阻挡其他通道的传输。尽管它们广泛应用于各种成像，但存在吸收式滤波阵列的低功耗、高光谱串扰和较差的色彩表示质量等诸多问题，扩大这些吸收式滤波阵列的数量，以从许多不同的色带收集更丰富的光谱信息带来了各种各样的挑战。
加州大学洛杉矶分校的研究人员最近推出了一种快照多光谱成像仪，该成像仪使用衍射光学网络而不是吸收滤光片，具有16个独特的光谱波段，在输出图像视场有16个独特的光谱带周期性重复，形成一个虚拟的多光谱像素阵列。
基于衍射网络的多光谱成像仪采用深度学习技术进行优化，将输入光谱通道在空间上分离到输出像平面的不同像素点上，作为一个虚拟的光谱滤波器阵列，保留输入场景或物体的空间信息，无需图像重建算法即可瞬间生成图像立方体。 
基于衍射光学网络的多光谱成像仪可实现高成像质量和高光谱信号对比度 因此，该衍射多光谱成像网络可以将单色图像传感器无形中转换为快照多光谱成像器件，无需常规的光谱滤波器或数字算法。基于衍射网络的多光谱成像仪构建，可提供高空间成像质量和高光谱信号对比度，研究表明，在不影响系统空间成像性能和光谱信号对比度的情况下，可以在不同波段之间实现约79%的平均传输效率。
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