高光谱视频的实现路径:主动照明与编码传感器的协同设计(下)

2026-03-12 11:17:29, 刘豪 奥谱天成(厦门)光电股份有限公司


#4

空间-时间-光谱三维联合编码

?

马赛克式空间分块

传感器被划分为 4×4 像素块(Tile)

每个 Tile 拥有:

  • 不同的曝光时间编码

  • 不同的 LED 激活顺序

于是:

在同一个视频帧内:

  • 不同空间位置

  • 在不同时间

  • 观察到不同波段

这就形成了一个:

时空-光谱混合编码马赛克

#5

成像数学模型(核心原理)

?

本质上:

这是一个线性压缩感知问题


#6

为什么它能实现 30fps 高光谱视频?

?

关键原因有三:

① 光子效率高

没有滤光片损耗
LED 光能全部用于该波段采集

② 时间压缩在单帧内完成

传统 LED 顺序采集:

每帧一个波段 → 需要 31 帧

而这里:

31 波段编码进同一帧

③ 深度学习做逆问题求解

使用残差注意力网络恢复 31 通道光谱:

  • 输入:12 个LED子图

  • 输出:31 波段立方体

并通过光流算法做时间对齐

未来高光谱可能出现三条路径:

1️⃣ 高灵敏度快照型
2️⃣ 主动光源编码型
3️⃣ 事件驱动高光谱

主动编码的核心价值在于:

把“光谱选择权”从光学结构转移到时间和电子控制上。

这代表着:

高光谱成像正在从“光学问题”转变为“光电联合编码问题”。

免责声明

本文技术内容基于公开论文《Lumosaic: Hyperspectral Video via Active Illumination and Coded-Exposure Pixels》
作者团队来自 University of Toronto。

本文仅为技术原理解读与行业趋势分析,旨在促进高光谱成像领域的学术交流与工程探讨。文中所述系统架构、实验结果及性能指标均来源于论文作者公开发表的研究成果,并不代表奥谱天成现有产品技术方案或商业化能力承诺。

部分技术推演与产业化分析为作者基于行业经验的理解与延伸,不构成对任何第三方技术的评价或替代说明。

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