随着信息技术的快速演变和发展,视觉成像技术在驾驭已知世界、探索未知世界的过程中扮演着愈发重要的角色。无论是人眼还是机器视觉,都是感应光信号。对光信号高性能的解析,驱动着视觉传感器的发展,也使其在诸多科学研究领域得到越来越广泛与深入的应用。光信息包含七个维度,也成全光函数,但是,由于受成像器件的物理限制,普通相机只能解析其中的两维空间与一维时间这三个维度(又称三维时空)。在此背景下,对光信号其余维度的拓展与解析,成为光学、信号处理以及计算机视觉等多个研究领域的关注热点。其中,光谱成像尤其具有代表性。原因在于,引入波长信息,可以大大降低由于高维信息混叠所造成的视觉分析的难度,从而极大地提高视觉分析的准确性与可靠性。光谱成像技术揭示自然物质光信息的波动本质,如同探测不同物质的光学“基因”。由于光谱图像具有精细的场景信息刻画能力,光谱成像技术在诸多军用和民用领域,例如气象观测、土地规划、医疗诊断、植被分类、军事侦察、资源勘测、地震监测、灾害预防等,都具有重大的应用前景。围绕光谱成像技术的研究一直是跨学科多领域的研究热点。但由于现有器件、材料、工艺等方面的限制,传统的光谱成像方法仍然存在多方面的实际问题。主要表现在:1、传感器密度决定了光谱图像的空间分辨率。空间分辨率的提高需要增加传感器阵列的密度,然而光谱成像技术经常应用在特殊领域,例如遥感,医学等,在这些领域内,专用的高密度大规模探测器价格昂贵,甚至无法获取。2、高空间分辨率和高光谱分辨率不可兼得。传统光谱成像系统中,空间分辨率受限于于狭缝的宽度。减小狭缝的宽度可以有效增加图像的空间分辨率,但是此时通过狭缝的光通量严重受限,这样就会难以保证足够的曝光信噪比。同时,增加光谱分辨率必须减小每个谱带的带宽以达到增加谱段数的目的,但是在光通量一定的情况下,每个谱带的辐射能量必然减小,同样无法保证有效的信息获取。3、传统光谱成像方法普遍采用时分复用的技术进行扫描成像,目的是在二维探测器与三维光谱信息之间建立直接的对应关系,核心思想是通过牺牲时间分辨率和空间分辨率换取光谱信息,实现光谱图像在光谱维度上的性能提升。这种方法不能应用于动态场景。4、数据量巨大,同时采样效率低,直接采样没有考虑信号内部的结构特性。此外,传统光谱成像系统内部通常包含精密扫描机械,难以小型化、轻型化,并且运动部件很难保持长时间稳定,这必然会影响光谱信息采集的精度。本文针对传统光谱成像系统存在的问题,以压缩感知理论为指导思想,利用计算摄像学的基本知识,围绕高空间分辨率,高时间分辨率,高光谱分辨率的计算光谱成像方法进行研究。本文提出了一套完整理论方法,并搭建了实际的硬件系统,理论基础与实践系统相互指导,相互配合,旨在摆脱传统光谱成像技术的束缚,希望能够为设计并实现高效的光谱信息采集系统提供一定的指导和帮助。本文的主要工作和创新点列举如下:1、针对传统光谱成像系统中空间分辨率和光谱分辨率难以兼得的问题,提出了一种基于压缩感知理论的双相机快照光谱成像系统。此系统分为两路分支:压缩光谱分支和全色分支,两路分支通过分光镜实现有效的结合。在压缩光谱分支中,场景信息需要经过编码、色散和积分三个步骤,等效于将三维光谱信息线性混叠投影到二维探测器上。全色分支包含一个普通的全色相机,将三维场景信息直接投影到的二维探测器上。两路分支的压缩采样方式完全不同,目的在于做到多样观测,优势互补,符合压缩感知理论的基本要求。在信息反演阶段,通过挖掘场景信息的先验特性,能够从两路观测采样中重建出原始的三维光谱信息。所提系统有效解决了传统光谱成像系统中高空间分辨率和高光谱分辨率之间的矛盾。2、针对传统光谱成像系统无法获取光谱视频的问题,提出了一种基于双相机的高时间分辨率的光谱视频成像系统。通过深入研究双相机系统中两路分支的特性,提出了一种基于时间加速的视频获取方法,此方法可以达到的光谱视频帧率为100FPS,是所有光谱视频获取系统中所能达到的最高帧率。同时,进一步挖掘全色图像与光谱图像的结构相似性,提出了利用全色图像训练自适应字典的方法。将此字典应用到光谱视频的重建问题上,提出了基于自适应字典的光谱视频重建算法。最后在理论仿真和硬件系统中验证了所提系统和算法的有效性,大幅度提升了光谱视频的帧率和精度。3、针对计算光谱成像系统中,光谱图像重建质量低的问题,提出了一种基于自适应三维非局部稀疏表示的重建算法。首先,提出了利用三维稀疏表示进行光谱图像重建的理论模型,并且通过探索三维稀疏表示的性质,提出了最优参数的选择方案。然后,针对非局部稀疏表示模型中存在的相似性度量误差过大的问题,通过探索全色图像与光谱图像的相关性,提出了一种联合非局部相似性的度量方法。并通过进一步分析重构误差,提出了一种非局部相似性的自适应决策方案。最后,在理论仿真和硬件系统中验证了算法的有效性,得到了最优的重建效果。4、通过深入挖掘压缩光谱分支和全色分支的异质属性,提出了一种具有深度感知功能的光谱成像系统。此系统基于一种跨模态双目视觉的设计方案,能够通过单次曝光同时获取场景的深度信息和光谱信息,从而适用于动态场景。在所提系统中,通过深入挖掘深度信息与光谱信息的相关性,提出了一种基于交叉迭代、互利共赢的重建算法。此算法能够联合优化深度信息和光谱信息的重建准确性。同时,成功搭建了硬件实物系统,并在系统中验证了所提方案的有效性,首次实现了深度信息和光谱信息联合获取。