高光譜成像儀作為精密的光學儀器，可以獲取待測物在一系列光波波長處的光學圖像。這些光學圖像綜合了待測物的空間、光譜和輻射信息，不僅可以表征待測物空間分布的圖像特征，還能以其中單個或多個像素為目標獲取光譜特性。本文對高光譜圖像的獲取及分析方法做了介紹，對此感興趣的朋友可以了解一下！

高光譜圖像獲取方式：

根據高光譜圖像采集和形成方式的不同，高光譜圖像的獲取方式可以分為點掃描、線掃描和面掃描三種方式。三種掃描方式的示意圖如圖所示。

1.點掃描方式

點掃描方式圖（a）每次只能獲取一個像素點的光譜，為獲取高光譜圖像頻繁的移動光譜相機或檢測對象，不利于快速檢測，因此點掃描方式常用于微觀對象的檢測。

2.線掃描方式

線掃描方式（b）每次可以獲取掃描線上所有點的光譜，因此該方式特別適合于傳送帶上方的物體的動態檢測，因此該方式是水果和蔬菜品質檢測時最為常用的圖像獲取方式。點掃描和線掃描方式是在空間域進行掃描的方式，不同于點掃描和線掃描方式，面掃描是在光譜域進行掃描的方式。

3.面掃描方式

面掃描方式（c）每次可以獲取單個波長下完整的空間圖像，通過面掃描獲取高光譜圖像時需要轉動濾光片切換輪或調節可調濾波器，因此面掃描方式一般用于所需波長圖像數目較少的多光譜成像系統中。

根據光源和光譜相機之間的位置關系不同，高光譜圖像的獲取方式又可以分為反射、透射和漫透射三種方式。三種高光譜圖像獲取方式如下圖所示。

高光譜圖像數據分析方法：

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

第1步，高光譜圖像的校正和預處理

原始高光譜數據是光子強度信息，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，由于高光譜數據量較大，對于一些無用部分可通過裁剪等方法減少高光譜圖像數據。

第2步，高光譜圖像的降維

在圖像維，可根據待測物的光譜特性，直接提取反映待測對象品質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，品質預測，目標檢測及識別

在圖像維，可采用數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，或進行判別分析。

第4步，目標分類

根據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，高光譜圖像數據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，外部品質檢測主要采用圖像信息，內部品質檢測則多采用光譜信息，而綜合品質檢測則是兩種信息的結合。

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

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。