基于光谱成像技术的手术导航通过分析不同组织的光谱差异，能够有效识别各类组织，具有重要的应用价值，但目前光谱成像的采样速度和光谱图像的呈现方式极大地限制了其在临床中的应用。提出面向手术导航的增强现实计算光谱成像系统，通过使用RGB成像器件和多光谱单像素探测器，实现单次成像下的高质量光谱重构，极大地提升了成像速度和重构效率；采用主成分分析和光谱角制图提取光谱图像的有效信息，突出特征组织区域；展示了头戴式增强现实显示设备中光谱图像与实际手术区域融合后实现的图像增强效果。

针对传统光谱偏振成像需要动态调制、光通量低和光谱分辨率有限等问题,提出了基于计算光谱成像和像素级偏振探测的成像新方法,以双通道形式单次成像获取目标高分辨率的空间、光谱和偏振信息。搭建了编码孔径光谱偏振成像通道和偏振成像通道的双路实验装置,得到了450~650 nm范围内25个波段在4种偏振态下的光谱数据立方体,以及每个波段的偏振度和偏振角。所提方法的光谱分辨率优于10 nm,光谱重构精度约为86.3%,相对单路成像方法,光谱重构精度提升了10.5个百分点。

编码孔径光谱成像仪在实际应用中存在着编码模板与探测器分辨率不匹配从而降低系统分辨率的问题。针对该问题进行了两种情况分析，并通过数学理论建模给出了相应的解决方案。对于编码模板分辨率高于探测器分辨率这一情况，提出引入邻域嵌入超分辨技术的方法，实现了基于压缩感知的超分辨光谱成像。对于编码模板分辨率低于探测器分辨率这一情况，提出区块阈值划分的编码孔径，将编码微元按照区块阈值重新划分并进行灰度分级，从而实现低分辨率编码模板的高分辨率编码孔径。利用梯度投影稀疏重构(GPSR)算法进行数据立方体重建，实验结果表明：运用基于超分辨理论的编码孔径快照光谱成像系统所测得的光谱图像更精准，内容更丰富；采用基于区块阈值划分的编码孔径的编码孔径快照光谱成像系统具有更高的空间分辨率和光谱分辨率。结果证实优化后的编码孔径快照光谱成像系统，其分辨率和成像质量大幅度提升，并实现了高分辨率元件的100%利用。

计算光谱成像技术利用计算方法改变传统成像方式, 在光路中引入编码模板实现正变换, 最后通过逆变换获得目标光谱数据立方体。 介绍了一种推扫式编码孔径计算光谱成像仪的成像原理, 在实际应用中, 其推扫速度与帧频的匹配误差会影响光谱数据重构的准确性。 在建立了推扫模型的基础上, 得到了重构数据的误差项, 分析了匹配误差对光谱数据重构的影响, 并引入光谱二次导数误差和strehl比分别作为复原光谱和空间图像的评价参数, 进行了数据仿真分析, 结果表明, 当一组完整数据的累积误差超过一个像元时, 明暗变化剧烈的区域恢复结果比较差, 而对比较均匀的区域影响不大; 累计误差不超过0.5个像元时, 各通道的strehl比均在0.9以上, 并且光谱能量越低的通道strehl比越小, 因此编码模板的行列数越多平台的稳定性要求越高。