近期，中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光元件技术与工程部魏朝阳研究员团队提出了一种通过引入高光谱数据空间-光谱多维稀疏条件，并基于深度学习设计的单自由曲面透镜实现消色差超景深高光谱成像方法，无需对焦即可实现大景深范围的光谱成像。相关研究成果以“Spatial-spectral sparse deep learning combined with a freeform lens enables extreme depth-of-field hyperspectral imaging”为题发表于Photonics Research。
高光谱成像技术凭借同时获取目标空间与连续光谱信息的能力，在环境监测、精准农业及生物医疗等领域展现重要价值。基于压缩感知与编码孔径快照技术的高光谱成像虽克服了依赖机械扫描进行光谱成像的低效率问题，但受光学系统景深（DoF）的严重制约——空间分辨率与景深的冲突，使得大景深场景中离焦模糊与光谱失真问题难以避免。如何在保持高分辨率和高光谱精度的同时，实现大景深的高光谱成像，成为了当前研究的一个重要挑战。
为突破传统光谱成像系统中色差校正与景深扩展难以兼容的物理瓶颈，本研究构建了单片自由曲面衍射光学与计算成像的协同设计架构。如图1a所示，系统通过单自由曲面衍射元件实现宽波段光场的空-谱联合调控，构建可微分的超景深波前传播物理模型（图1b），建立从三维场景到传感器平面的非线性光学映射关系。随后设计空-谱稀疏消色差重建网络（图1c），建立从编码测量到光谱立方体的逆向解析路径。最终实现可微分光场调控物理模型的端到端全局优化。实验结果表明，系统在宽波段（420-660nm）展现出突破性的性能指标，在保持10nm光谱分辨率的前提下，将有效景深范围扩展至4.7米（0.5-5.2m），首次实现了跨5米级场景的消色差光谱解析。该方法为复杂光学系统极简化设计提供新型解决思路，为近距离动态复杂场景下的实时高光谱探测开辟了新的研究思路及设计方法，有望应用于光谱-深度探测、新一代智能光谱感知等领域。
相关研究得到了上海市扬帆计划、上海市启明星计划等项目的支持。
图1 消色差超景深高光谱成像系统
