相比用普通相机拍摄的图像(左)，HyperCam的图像(右)揭示出每个人独有的静脉和皮肤纹理图案细节。University of Washington
往杂货店货框里看去，很难辨别一只桃子、番茄或牛油果是否开始在表皮下面变质。
但是，一项由华盛顿大学和微软研究院开发的廉价相机技术有可能使未来消费者能分辨出哪一块水果已完全成熟，或者冰箱里是什么烂了。
该计算机科学和电气工程师团队开发了HyperCam，这是一个成本较低的高光谱相机，使用可见光和不可见的近红外线来“看”到表皮之下并捕捉看不见的细节。这种类型的相机通常用于工业，成本几千到几万美元之间。
在提交到普适计算2015年会议的一篇论文里，该团队详细说明了一个成本约为800美元的硬件解决方案，或者加到手机摄像头上可能只要50美元。他们还开发了智能软件，能很容易地找到高光谱相机所捕捉到的和肉眼所看到的之间的“隐藏”差异。
例如当HyperCam捕捉一只人手的图像，它们就揭示出那个人独有的静脉和皮肤纹理图案细节。这可以辅助从手势识别到生物识别技术到区分玩同一个视频游戏的两个不同的人。
作为HyperCam用于生物特征识别工具效果的一个初步调查，在25个不同用户的测试中，该系统能够以99%准确率区分用户的手部图像。
用HyperCam拍摄的HyperFrames以94%准确率预测10种不同水果的相对程度度，相比之下普通(RGB)相机只有62%。University of Washington
在另一个测试中，研究小组在一周过程中拍摄了10种不同水果的高光谱图像，从草莓到芒果到牛油果。HyperCam图像以94%准确率预测了水果的相对成熟度，而普通相机相比下只有62%。
“现在还做不到，但以这种硬件的建造方式，你可以想象把它放进手机，”华盛顿大学计算机科学与工程及电气工程教授Shwetak Patel说。
“有了这种相机，你可以去杂货店看到农产品表皮下面有没有问题，知道应该挑什么。这就像有一个食品安全App在口袋里，”Patel说。
今天高光谱成像使用在从卫星成像和能源监测到基础设施和食品安全检查的一切，但该技术的高成本限制它只能用于工业或商业用途。华大和微软研究小组想看他们能否造出一个相对简单的和负担得起的高光谱相机供消费者使用。
“现有系统昂贵而难以使用，所以我们决定创建一个廉价的高光谱相机并自行探索这些应用，”该项目上的一位微软研究员Neel Joshi说，“在造出相机后，我们就开始把它指向日常物品——真的是我们家里和办公室里的任何东西——我们都很惊讶于它所揭示出的所有隐藏信息。”
一台典型的照相机将可见光划分为三个波段红色、绿色和蓝色，并使用这些颜色的不同组合生成图像。但使用电磁频谱中其它波长的相机可以揭示出不可见的差异。
例如，近红外摄像机可以显示作物是否健康，或者一件艺术作品是否正品。热红外摄相机能可视化热量从窗口漏出或是过载的电子电路。
HyperCam是华大和微软研究院开发的一种低成本高光谱相机，能揭示肉眼很难或不可能看到的细节。University of Washington
“当你用肉眼或普通相机看一个场景时，你主要看到的是颜色。你可以说，‘哦，那是一条蓝裤子，’”主要作者华大计算机科学与工程博士生也是微软研究员Mayank Goel说，“而用高光谱相机，你看到的是组成某物的实际材料，你可以看到蓝色牛仔布和蓝色棉布的区别。”
HyperCam使用电磁频谱的可见光和近红外部分，用17种不同波长照亮场景，并为每种波长产生一个图像。
高光谱成像的一个挑战是整理产生的大量帧。华大的软件分析图像，发现与肉眼所见最为不同的，基本上直指用户可能认为最有揭示性的那些。
“它挖掘所有可能的不同图像，并与普通相机或人类眼睛看到的比较，试图找看上去最为不同的场景，”Goel说。
剩下的一个挑战是该技术在明亮光线下工作得不是特别好，Goel说，下一步研究会包括解决这个问题，并使相机小到能被集成进手机和其它设备里。
