高光譜成像技術(shù)是新興的、快速、無損的檢測技術(shù)，它將傳統(tǒng)的光譜分析與機(jī)器視覺有機(jī)地結(jié)合在一起，可以同時獲得圖像上每個像素點(diǎn)的連續(xù)光譜信息和每個光譜波段的連續(xù)圖像信息，對樣本的多方面物理、化學(xué)信息進(jìn)行空間維的可視化表達(dá)。本文對高光譜成像技術(shù)的優(yōu)勢做了簡要的介紹，感興趣的朋友可以了解一下！

什么是高光譜成像技術(shù)？

高光譜成像技術(shù)是新興的、快速、無損的檢測技術(shù)，將傳統(tǒng)的光譜分析與機(jī)器視覺有機(jī)地結(jié)合在一起，可以同時獲得圖像上每個像素點(diǎn)的連續(xù)光譜信息和每個光譜波段的連續(xù)圖像信息，其光譜信息能反映樣本的化學(xué)成分和組織結(jié)構(gòu)，圖像信息能反映樣本的空間分布、外部屬性和幾何結(jié)構(gòu)。因此高光譜圖像能對樣本的多方面物理、化學(xué)信息進(jìn)行空間維的可視化表達(dá)。

與多光譜成像相比，高光譜成像儀器可以在很窄的光譜波段內(nèi)連續(xù)采集圖像，有很高的光譜分辨率，通常精度可達(dá)到2-3nm，能得到上百條波段的連續(xù)圖像，以充分反映樣本光譜信息的細(xì)微變化。高光譜圖像是一系列光波波長的光學(xué)圖像組成的圖像塊，應(yīng)用較多的光譜波段是可見光（400-780nm）和近紅外光（780-2500nm）波段。

高光譜成像技術(shù)結(jié)合了光譜技術(shù)和圖像處理技術(shù)的雙重優(yōu)勢，既有光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)：快速、高效、測量簡單方便、非破壞性分析、多組分同時測定、樣品不需預(yù)處理或預(yù)處理簡單、可實(shí)現(xiàn)實(shí)時分析，又融合了圖像技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)：可視化、直觀形象、再現(xiàn)性好、處理精度高、適用面寬、靈活性高。光譜技術(shù)和圖像處理技術(shù)的融合與交叉，使得光譜信息和圖像信息取得雙贏效果，都發(fā)揮出遠(yuǎn)大于自身的功用。例如，可以先通過光譜分析方法選擇具有代表性的特征波長，再提取特征波長圖像的紋理等圖像信息進(jìn)行更深入的分析；可以應(yīng)用光譜分析方法定量測定樣本圖像每個像素點(diǎn)的化學(xué)成分含量和品質(zhì)參數(shù)，再在圖像上進(jìn)行空間維的顯示。

高光譜成像技術(shù)的優(yōu)勢：

1.波段多，波段寬度窄。成像光譜儀在可見光和近紅外光譜區(qū)內(nèi)有數(shù)十甚至數(shù)百個波段。與傳統(tǒng)的遙感相比，高光譜分辨率的成像光譜儀為每一個成像象元提供很窄的（一般<10nm）成像波段，波段數(shù)與多光譜遙感相比大大增多，在可見光和近紅外波段可達(dá)幾十到幾百個，且在某個光譜區(qū)間是連續(xù)分布的，這不只是簡單的數(shù)量增加，而是有關(guān)地物光譜空間信息量的增加。

2.光譜響應(yīng)范圍廣，光譜分辨率高。成像光譜儀響應(yīng)的電磁波長從可見光延伸到近紅外，甚至到中紅外。成像光譜儀采樣的間隔小，光譜分辨率達(dá)到納米級，一般為10nm左右。精細(xì)的光譜分辨率反映了地物光譜的細(xì)微特征。

3.可提供空間域信息和光譜域信息，即“譜像合一”，并且由成像光譜儀得到的光譜曲線可以與地面實(shí)測的同類地物光譜曲線相類比。在成像高光譜遙感中，以波長為橫軸，反射值為縱軸建立坐標(biāo)系，可以使高光譜圖像中的每一個像元在各通道的反射值都能產(chǎn)生1條完整、連續(xù)的光譜曲線，即所謂的“譜像合一”。

4.數(shù)據(jù)量大，信息冗余多。高光譜數(shù)據(jù)的波段眾多，其數(shù)據(jù)量巨大，而且由于相鄰波段的相關(guān)性高，信息冗余度增加。

5.數(shù)據(jù)描述模型多，分析更加靈活。高光譜影像通常有三種描述模型：圖像模型、光譜模型與特征模型。

6.檢測速度快、對樣品無損害、不需要化學(xué)試劑；建立被測理化指標(biāo)與光譜數(shù)據(jù)的相對應(yīng)的模型，樣品不需要被損害，也不需要任何試劑，就可以快速檢測出樣本某個指標(biāo)的含量。

7.為定性和定量提供新的觀念，傳統(tǒng)的定性、定量以化學(xué)方法為主，過程復(fù)雜，人力物力耗費(fèi)大，高光譜成像技術(shù)表現(xiàn)出與傳統(tǒng)方法的完全不同，能夠快速、無損的檢測樣品，為食品行業(yè)提供了新的觀念。

8.對于數(shù)據(jù)處理運(yùn)用不同的方法得出的結(jié)果也不同；光譜信息的處理主要包括：預(yù)處理一校正集預(yù)測集的劃分—特征波長的選取一模型的建立，其中預(yù)處理方法、特征波長的提取方法、建立模型的方法種類繁多，每一個過程選用的方法不同得到的結(jié)果也就不同，必須要不斷的嘗試各種方法，找到最佳的預(yù)處理、具有代表性的特征波長和最佳的建模方法，才能建立最好的模型。

9.對樣本數(shù)據(jù)要求比較高，如果高光譜圖像數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性太高以及樣本數(shù)量少且不具有代表性的情況下，對后續(xù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征波長提取都會有比較不利的影響。樣本的信息量大才能保證模型的可靠性和穩(wěn)健性。