光譜圖像數據是一個立方體，由兩個空間維度和一個光譜維度組成。當前成像系統普遍採用的三色成像（紅綠藍，RGB）只能拍攝三個光譜通道，無法直接從圖像中分析拍攝對象豐富多彩的光譜特徵；而高光譜成像可以拍攝更多的光譜通道（幾百甚至上千個），能為拍攝的場景或物體提供更多的顏色信息，從而可以廣泛應用於環境監測、軍事國防、文物與考古分析、醫學診斷、食品監管和地質探勘等各大領域。
從成像的時間維度來看，高光譜成像主要存在兩種方式：（1）基於掃描的方法（多次曝光）：通過犧牲時間來掃描得到靜止的光譜圖像；（2）計算成像方法（可以實現單次曝光條件的高光譜成像）：通過計算重建調製後的光譜數據以獲取動態的高光譜視頻。由於高光譜成像具有精準採集、精細分析、精確計算納米級別光譜特徵的特點，可作為科學研究、工程應用強有力的工具，成為當前圖像和視頻處理、計算機視覺和圖形學研究領域的國際前沿熱點之一。
原理方法：
1. 基於掃描的方法
該方法歷經點掃描、線掃描以及譜掃描三個發展階段。點掃描方法在每個時刻捕獲單個空間位置的高光譜數據，因此需要大量時間才能獲得一個高光譜數據立方體。線掃描法採用與一個空間方向平行的狹縫孔徑，光譜儀沿另一個方向平移掃描，從而可以通過比點掃描法更快的速度獲得一個高光譜數據立方體。光譜掃描法在成像設備的光路中使用不同波段的窄帶濾光片，拍攝一系列全空間解析度單波段圖像，使用這一系列圖像即可合成一個高光譜數據立方體。還有其他掃描方法，例如傅立葉變換光譜成像方法，該方法通過掃描麥可遜幹涉儀的一個反射鏡，以便在多個光程差（OPD）值（可調濾光片相機的傅立葉域等效）上獲得光譜數據。靈敏式光譜成像四使用衍射光柵將入射光線進行色散，並在光路上引入狹縫掩模來調製光譜。
過去30年，掃描技術取得了令人矚目的進步，例如，謝克納（Schechner）和納亞爾（Nayar）將一個隨空間場景變化的濾波片固定到一臺可移動的照相機上，當相機移動時，它會多次感知場景中的每個像素，每次感知都在不同的光譜波段上。與之前掃描的方法不同，聲光可調濾光片（AOTF）和液晶可調濾光片（LCTF）基於偏振的原理，可以達到非常快的掃描速度。Xu等人採用LCTF和壓縮感知技術實現空譜編碼，提升光譜視頻成像的空譜解析度。除了無源光譜掃描方法（被動照明方法），納亞爾（Nayar）等人提出了主動照明的方法，採用從一個波段掃描到另一個波段的多路照明方案，以實現光譜成像。以上原理方法皆以犧牲時間解析度為代價換取光譜解析度，因此只能拍攝靜態場景下的高光譜數據。由於基於掃描的方法（多次曝光）無法捕獲動態場景下的高光譜數據，因此誕生了計算成像方法（單次曝光）進行高光譜視頻採集（光譜成像由「靜」到「動」的變革）。
2. 計算成像方法
近幾十年來，為了克服基於掃描法的局限性，研究人員發明了多種照式（單次曝光）光譜成像方法。20世紀30-60年代，在天文學中快照式光譜成像通常使用積分場技術（基於反射鏡陣列（IFS-M）、光纖陣列IFS-F）和小透鏡陣列（IFS-L）。之所以這麼命名是因為每次對三維數據立方體像素單獨的測量都是在一個區域（對象）上進行積分而得到的。70年代有學者提出多光譜分束方法，該方法利用多個分束器將入射光分成多個光諧帶。一種原理更簡單的方法---多孔徑濾鏡相機（MAFC）使用一組傳感器陣列，並在每個傳感器前面放置不同的濾波片，以收集全光譜波段的部分波段。在可調階梯成像儀（TEI）中，法布裡-珀羅幹涉儀的成像輸出在一個方向上被稜柵交叉分散，在垂直方向上被階梯狀圖形分散，這就形成了傳感器上同一區域不同光譜窄帶圖像的拼接圖。
大約10多年前，高解析度傳感器的出現極大地提升了光譜圖像空間解析度，使快照式光譜成像走進應用成為了可能。得益於層析醫學成像技術（CT）的啟發，德庫爾（Descour）和德裡亞克（Dereniak）m2提出了一種基於計算斷層的快照式光譜成像方法和系統（CTIS）與醫學CT的原理一致，CTIS可以從一組採集的二維投影中重建一個有空間維度和光譜維度的三維光譜立方體，這些二維投影整合了來自傳感器上不同場景位置的光譜信號。CTIS的主要優點是可以使系統布局非常緊湊，但是主要缺點是難以製造開諾全息（kinoform）透鏡等分散元件和CT重建過程中的丟失錐問題。自該原理方法被提出以來，CTIS不斷圍繞其計算複雜性、校準難度和測量工藝進行改進。儘管可以通過CTS獲取高光譜視頻，但是重建單幀「空-譜」維度為100×100×100的高光譜圖像需要20-30分鐘，這使得當時的計算斷層成像光譜技術不適用於實時的視頻應用。
編碼光圈快照光譜成像（CASSI）是第一個嘗試利用壓縮感知原理進行快照式光譜成像的方法和系統：通過對三維數據立方體的稀疏採樣來重建高光譜圖像，在多尺度小波變換的基礎上假設稀疏度（自然場景的常見屬性），由此在欠定條件下重建光譜的三維數據立方體。基於壓縮感知理論，每一時刻的高光譜立方體數據可以由稀疏的方式先進行低維採樣，而後再進行高精度的光譜重建。根據光譜色散方式的不同可以分為雙色散元件（DD）CASSI和單色散元件（SD）CASS。壓縮感知光譜成像系統能更加緊湊和靈活地應用於各個領域，並且成本更低。儘管如此，基於編碼光圈的成像方法仍然具有局限性：（1）由於自然場景的稀疏假設，不可避免地會出現重建誤差；（2）重建算法的計算複雜性，例如TwIST、ADMM和HS-字典學習加上稀疏約束的計算重建算法不能令人滿意，並且無法實時對高光譜數據進行重建。為了克服上述缺點，Wang等人，提出了一種基於互補觀測的雙相機成像系統，並提出了將數據與先驗知識相結合的高光譜圖像重建算法。
稜鏡-掩模調製的光譜視頻成像方法和原型系統（PMVIS）以計算成像原理為指導，充分運用稜鏡的色散作用和掩模的稀疏採樣完成光譜視頻實時採集的硬體設計和實現，大幅提升信息獲取的自由度。不同於CTIS和CASSI的原理，PMVIS的一個核心貢獻在於提出了並行光路的思想，破解了高空間和高光譜解析度難以兼得的固有矛盾；通過在系統中增加另外一個RGB相機，得到一路並行的具有高空間解析度的RGB視頻，在原有光路上得到低空間解析度光譜視頻，將光譜視頻的信息疊加在RGB的高空間解析度上，並通過融合處理，最終得到同時具有高空間和高光譜解析度的視頻。
由於光譜解析度是許多機器視覺應用成功與否的核心因素，因此有學者提出了快照式傅立葉變換光譜儀（SHIFT）、多光譜薩尼亞克幹涉儀（MSI）、圖像映射光譜儀（IMS）6和光場光譜儀（LFIS）等，它們的原理都是犧牲空間解析度來換取高光譜解析度。據此，馬納科夫（Manakov）等人提出了一種可重構的相機附件，該相機附件採用物理複製的機制實現全光（plenoptic）成像，將傳感器圖像複製為多個相同的副本並通過不同的濾波片恢復所需的光譜信息。Yang等人發展了一種光譜分辨壓縮超快成像（HCUP）新技術，能以單次曝光成像的模式運行，克服了主動照明的技術局限性，實現了超快光譜成像。
隨著大數據科學和半導體器件技術的發展，出現了可以單次曝光的計算光譜成像方法。與傳統基於掃描的方法相比，計算成像方法具有兩個顯著的優勢：（1）由於不需要在時間維度上進行掃描，計算成像方法可以獲取動態光譜視頻；（2）可以不使用專門製造的複雜機械結構來構建光譜儀，這在低成本、尺寸要求嚴格的應用中具有很大的潛力。另一方面，計算成像方法也存在局限性：由於自然場景的稀疏性假設，光譜重建誤差不可避免，並且光譜重建算法的計算複雜性高，實時進行高精度的光譜重建仍面臨巨大挑戰。在各種應用領域中，計算成像方法比掃描方法具有更大的便捷性（使用過程和傳統相機一致，不需要掃描），與此同時，計算成像方法和新材料、微納光學技術的發展為未來製作高性能、低造價、智慧型手機攝像頭大小的微型光譜儀鋪平了道路。總體而言，在不同的光譜成像系統中仍存在一些缺陷，這些缺陷需要通過考慮光學原理、壓縮感知理論、機器學習算法和半導體器件製造技術的進一步組合來改進。
在過去的幾年中，基於計算成像原理研製的光譜相機已逐步滿足實際商業應用的需求。隨著半導體器件製造技術的飛速發展，一些新型的光譜成像原理和系統業已初見端倪：微納製造技術可以在晶片上進行波長級別的調製，例如膠體量子點光譜儀（CQD）圓和IMEC的的片上濾波器技術，這些技術的變革已經替代了數百年來一直使用的傳統色散元件（例如稜鏡和光柵）。其中IMEC以緊湊、輕巧和可大規模製造的設計提供了高空間解析度（最高7Mpx）和光譜解析度（150+頻段）。此外，基於諧振亞波長光子結構的超表面技術實現了波前控制和光聚焦的新方法，為新一代光譜成像技術奠定了基礎。
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