高光譜成像儀作為精密的光學儀器，它將光譜技術和圖像技術融合，不僅可以獲得待測物的空間信息，而且還可以獲得圖像各個像素點的光譜信息產(chǎn)生光譜圖像，具有圖譜合一的特點，被廣泛應用于色差檢測、食品檢測、精準農(nóng)業(yè)、文物保護、環(huán)境監(jiān)測等領域。本文對高光譜成像儀的成像原理及光譜信息數(shù)據(jù)的處理方法做了介紹，感興趣的朋友可以了解一下！

高光譜成像儀的成像原理：

高光譜圖像是一系列光波波長處的光學圖像，其分辨率介于多光譜圖像和超光譜圖像之間，通?？蛇_0.6-3nm。其測量光譜范圍可在紫外（200-400nm）、可見光（400-760nm）和近紅外區(qū)域（760-2500nm）。

高光譜圖像的采集方式包括逐點掃描、線推掃和面幀掃描。其中，線推掃是應用最多的高光譜圖像獲取方式。在線推掃過程中，每個掃描位置獲得窄帶空間位置上多個像素點的光譜圖像，對多個窄帶空間的光譜圖像進行拼接，可獲得樣本的完整高光譜圖像。高光譜圖像又稱為數(shù)據(jù)立方體，其中的二維表示圖像像素的坐標（x和y），第三維代表波長，在數(shù)據(jù)立方體中，每個波長下都對應樣本的圖像，如下圖所示。

根據(jù)高光譜成像系統(tǒng)配置方式的不同，可獲取4種類型的高光譜圖像，分別是：反射圖像、散射圖像、透射圖像以及熒光圖像。目前，高光譜反射圖像是應用研究的重點。

一個典型的推掃式高光譜成像系統(tǒng)如下圖所示。它主要由成像光譜儀、鏡頭、運動控制系統(tǒng)、光源和載物臺等組成。其中成像光譜儀的分光部件為光柵，載物臺則由步進電機驅(qū)動作勻速移動。

高光譜成像儀圖譜數(shù)據(jù)處理方法：

高光譜圖像由于既包含光譜信息，又包括圖像信息，因此高光譜圖像數(shù)據(jù)分析方法很多。這里以歸納高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理為例，介紹高光譜成像儀圖譜數(shù)據(jù)處理方法。

第1步，高光譜圖像的校正和預處理。原始高光譜數(shù)據(jù)是光子強度信息，需進行黑白板校正獲取相對反射率。由于高光譜圖像通常在光譜波段范圍的首尾端信噪比較低，所以黑白板校正后的高光譜圖像需要進行預處理以剔除這些噪聲較大的部分。此外，由于高光譜數(shù)據(jù)量較大，對于一些無用部分可通過裁剪等方法減少高光譜圖像數(shù)據(jù)。

第2步，高光譜圖像的降維。在圖像維，可根據(jù)待測物的光譜特性，直接提取反映待測對象品質(zhì)的一個或幾個波長圖像；也可采用主成分分析、獨立成分分析法或最小噪聲分離法等獲取關鍵的特征圖像；還可在上述特征波段基礎上，采用波段比算法或者波段差算法或者二次差分算法計算特征圖像；在光譜維，可對研究對象中一定像素區(qū)域的光譜或所有像素的光譜進行平均獲得平均光譜信息或偏差光譜信息。

第3步，品質(zhì)預測，目標檢測及識別。在圖像維，可采用數(shù)字圖像處理技術對圖像進行分割從而獲取目標；在光譜維，可與化學計量學方法結合，建模預測分析待測物的品質(zhì)，或進行判別分析。

第4步，目標分類。根據(jù)得到的圖像特征或者光譜信息，采用模式識別方法分類目標。

綜上所述，高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理方法具有以下特點：

1）所用信息類型隨檢測目的的不同而改變。通常情況下，外部品質(zhì)檢測主要采用圖像信息，內(nèi)部品質(zhì)檢測則多采用光譜信息，而綜合品質(zhì)檢測則是兩種信息的結合。

2）雖然高光譜圖像信息豐富，但數(shù)據(jù)處理過程中的數(shù)據(jù)預處理方法較為簡單，預測和分類方法也大多是常規(guī)方法。

3）針對不容易分割的目標，通常是光譜信息和圖像信息結合來進行分割或提取目標。