照相机这种经典成像系统经历了黑白到彩色照相的过程。黑白相机，呈现的是感光器件对某个波长范围内光照的积分响应。

如下图所示，红色与黑色的曲线分别是相机A与B的QE曲线，黑白相机最终呈现出来的是对一定波长范围内光的积分结果（波长范围取决于相机所用的滤光片）。

彩色相机是基于黑白相机的成像原理，引入了R，G，B color filter，使得感光器件分别对R，G，B三个波段的光感光，再进行色彩重建处理，从此成像进入彩色时代。

自然界中的不同化学属性的物体，对不同波长的光有着不同的吸收能力，所以他们在视觉上呈现出不同的色彩。这是color imaging的理论基础。

自然界中的不同化学属性的物体，对不同波长的光有着不同的吸收能力，所以他们在视觉上呈现出不同的色彩。这是color imaging的理论基础。

Color imaging 有哪些局限呢？

普通Color sensor对于如下所示的两种绿光，积分得到的intensity相同，所以sensor的输出是一样的。所以普通的color imaging不具备光谱的细致区分能力。

多光谱成像则是让sensor在多个很窄的波段上感受不同的光，普通的color imaging相当于在3个波段（R，G，B）上感光，而多光谱成像则是在4-10个波段上感光，形成多个color channel的图像，所以叫做多光谱成像（Multi spectral imaging）。

而高光谱成像（hyper spectral imaging）则是在更窄的带宽，更多的波段数感光成像，形成更多的（几百个）颜色通道图像。

那么这种技术有什么用呢？

下图是植物的频谱响应，可以看出，在近红外，植物有着非常高的反射率。利用这个特点，可以用近红外图像分析植物的细胞结构。

多光谱成像在食品工业里也有应用。食品在物流过程中经常会被异物污染，比如纸张，金属，塑料等等，这样会给食品加工企业带来很大的风险，利用多光谱成像可以帮助检测食品污染。

在安防，遥感，医疗等等甚至艺术品鉴赏等等领域，多光谱成像技术都有应用。如何产生多个窄带光谱图像是工程实现的难点，早期主要有两种方法。

转轮滤波片法：用很多个color filter 轮流切换拍照，形成若干窄光谱图像。

多camera法： 每个camera内部有不同的color filter。

很明显这两种方法不够灵活。

现在有法布里－佩罗干涉式滤波片（Fabry–Pérot Spectral Filter）能够很方便灵活地分离出的窄带光，而且改变FP cavity length L， 就可以设置filter的不同波段。大大提高了工程应用的灵活性。