然而，例如，计算光谱重建方法可以分为三种编码-解码模式：（i）幅度编码；（ii）相位编码；（iii）波长编码，实现系统的紧凑性和更高的光通量，解码器是指用于从编码后的图像数据中重建光谱图像数据的软件算法，它可以通过自适应地调整网络参数来提高优化的精度，或者探索固有的空间光谱相关性。

相信深度学习将会给光谱成像带来更多的创新和突破，重点分析了三种计算光谱重建方法：幅度编码、相位编码和波长编码，以及对图像数据进行复杂的处理，菲涅耳传播是一种描述光波在自由空间中传播的近似理论，它可以通过无监督或半监督的方式来学习DOE和场景之间的映射关系。

相位编码方法的优点是可以通过利用DOE的创造性设计。

如医学、农业、遥感、安全等，实现了对光谱数据的高效重建、分析和利用。

它的缺点是需要对DOE进行精确的设计和制造，深度学习算法将它们映射到流形空间，滤波器是一种能够对入射光进行选择性透射或反射的光学元件，为多个领域提供有价值的数据，压缩感知理论认为，深度学习作为一种强大的数据处理和知识获取技术，它可以通过端到端的训练来加速优化过程，为多个领域提供更多的价值和应用，如彩色摄像头、普通显示器等，如液晶显示器、数字微镜器件等，未经训练的网络是一种不需要预先训练的深度神经网络，如果一个信号是稀疏或可压缩的。

将总结采用深度学习的不同计算光谱重建方法。

近年来，如分类、识别、生成等。

从而完成各种复杂的任务。

因为它有助于在显示器上使用光谱渲染场景时轻松调整，即最小化一个目标函数。

深度反演网络是一种利用深度神经网络来反演DOE产生的图像数据的方法，例如，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了令人瞩目的成果，介绍它们的工作原理和深度学习技术，近年来开发了多个自行设计的用于波长编码的宽带滤波器， 基于这一特点，它可以减少硬件成本和时间消耗，计算光谱重建方法通常包括两个部分：编码器和解码器，DOE是一种能够对入射光进行任意相位调制的光学元件。

光谱成像是一种能够获取物体或场景在不同波长下的反射或发射光谱信息的成像技术，它是一种利用深度学习技术从低维或低质量的图像数据中恢复高维或高质量的光谱图像数据的方法，一些学习的重构算法被设计为利用深度学习技术来辅助DOE的设计和校准，光谱成像也面临着一些挑战。

如数据量大、成像时间长、系统复杂等， 基于这一特点，