在自动驾驶、医疗诊断和环境遥感等技术迅速发展的背景下，传统成像系统只能捕捉红、绿、蓝三色光的强度信息，无法提供更为精确的光谱数据，而这些数据恰恰是实现材料识别、健康诊断和环境监测的关键。随着人工智能的发展，现代智能系统也迫切需要能提供更丰富的信息的光谱成像技术，以便更全面地感知世界。
光谱成像的核心在于分离光的颜色（波长）。早在17世纪，物理学家牛顿通过棱镜实验揭示了光的色散现象——白光穿过棱镜后分解成了彩虹般的色彩。这一现象的本质在于不同波长的光具有不同的折射率，因此在经过棱镜折射时发生空间分离。
然而，传统的折射率色散在透明介质中效果较弱，而那些具有强色散效应的介质通常伴随显著的光学损耗，导致透光效率大大降低。此外，这一传统的棱镜色散是在空间域中实现波长分离，难以直接应用于成像 —— 传统光谱成像系统通常通过线扫描（push-broom scanning）来构建二维图像，这种扫描方式大大限制了系统的效率和应用场景。
近日，美国普渡大学的研究团队开发出一种新型光谱偏振成像系统——“Nonlocal-Cam”（如图1），其核心在于一种独特的波长分离机制：旋光晶体的“超色散”效应。
旋光性这一现象的发现可以追溯到19世纪，当时科学家们观察到某些盐溶液能够旋转通过它的光线的偏振方向。后来，这一现象在各种材料体系中被广泛观测到，包括最为常见的石英晶体。
普渡大学的研究团队利用非局域电动力学理论，对石英晶体的旋光性展开深入研究。他们发现旋光晶体对偏振光的旋转能力与波长高度相关。即使在远离材料带隙的透明波段，晶体也拥有极高的色散强度，显著高于传统折射率色散——“超色散”（super-dispersion）这一名称由此而来。更为重要的是，这种超色散效应在偏振域中实现波长分离，而非像传统折射率色散那样在空间域中进行，使其更适合应用于成像系统。
基于此发现，研究人员设计了一种由手性石英晶体和偏振片组成的光谱滤波模块，并将其与普通单色相机结合，构成紧凑高效的光谱偏振成像系统Nonlocal-Cam。此外，通过计算光谱学的深度集成，Nonlocal-Cam不仅在实验室中表现出色，还可在户外复杂环境中应用。这一技术展示了光学材料物理与计算成像技术的深度融合，开辟了成像领域的新方向。
