高光譜成像技術是近幾年研究較多的一種檢測技術，其通過將計算機成像技術和光譜技術進行有機結(jié)合而發(fā)展起來的一種新型無損檢測技術，被廣泛的應用于業(yè)分選、精準農(nóng)業(yè)、色差檢測、食品檢測、醫(yī)學制藥、文物保護、刑偵檢測、環(huán)境監(jiān)測等領域。本文對高光譜成像技術的原理及圖像數(shù)據(jù)的處理與分析做了簡要的介紹。

高光譜成像技術的基本原理：

高光譜成像系統(tǒng)主要由光源、CCD攝像機、成像光譜儀、鏡頭、圖像采集卡、計算機及控制裝置等組成，見下圖1。其最主要的工作部件是成像光譜儀，它是一種新型傳感器，于20 世紀80年代初發(fā)展起來。該光譜儀最重要的特點在于波段多且寬度窄，使得高光譜成像儀能探測到別的寬波段無法探測到的物體，光譜響應范圍更廣，光譜分辨率更高，能夠更加精細地發(fā)現(xiàn)被探測物的微小特征，更重要的是它可以提供空間域和光譜域信息的結(jié)合，也就是“圖譜合一”，但同時也存在著數(shù)據(jù)量大、冗余信息多的特點。

根據(jù)高光譜圖像采集和形成方式的不同，其獲取方式可以分為點掃描、線掃描和面掃描3種方式。點掃描方式每次只能獲取1個像素點的光譜，為獲取高光譜圖像需頻繁地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。線掃描方式每次可以獲取掃描線上所有點的光譜，該方式特別適合于傳送帶上方物體的動態(tài)檢測，是果蔬品質(zhì)檢測時最常用的圖像獲取方式。點掃描和線掃描方式都是在空間域進行掃描，而面掃描是在光譜域進行掃描的方式，面掃描方式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(zhuǎn)動濾光片切換輪或調(diào)節(jié)可調(diào)濾波器。面掃描方式一般用于所需波長圖像數(shù)目較少的多光譜成像系統(tǒng)中。

所謂的高光譜圖像就是數(shù)據(jù)立方塊，指在光譜維度上進行了更加細致的分割，在光譜維度上有多個通道。通過高光譜設備獲取到的數(shù)據(jù)立方塊，不僅可以獲得圖像上每個點的光譜數(shù)據(jù)，而且可以獲得任一譜段的圖像信息。

由于高光譜數(shù)據(jù)信息量大，冗余度高，在實際應用中選擇最有效的波長來開發(fā)多光譜成像系統(tǒng)很有必要。多光譜成像技術的原理，是利用物體對不同波長光線的吸收存在差異，通過對目標物體在一組紅外和近紅外范圍內(nèi)特定光線波長中的光強度變化進行監(jiān)測，來實現(xiàn)檢測、辨別等應用需求。其最大的優(yōu)勢就是所捕獲的單色圖像的波長是通過窄帶濾波器自由選擇的最有效波長，以達到實時檢測的目的。

高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理與分析：

高光譜成像采集的三維數(shù)據(jù)塊能夠提供被檢樣品內(nèi)外部豐富的成分含量信息，但由于高光譜數(shù)據(jù)具有波段多、分辨率高、數(shù)據(jù)維度高、冗余性強等特點，因此必須采取合適的的數(shù)學算法對數(shù)據(jù)進行處理和分析。通常高光譜圖像處理的流程一般包括：高光譜圖像的獲取、圖像的校正，圖譜信息的提取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)降維和特征變量提取、模型建立、結(jié)果分析等幾個方面?？偨Y(jié)以上的幾個方面，可以將其分成三個方面：高光譜圖像校正、光譜數(shù)據(jù)降維以及檢測模型構建。

1.高光譜圖像校正和光譜預處理

在高光譜圖像采集過程中，由于圖像是未經(jīng)校正的原始圖像，在圖像的的采集過程中由于相機中的暗電流的存在會對采集系統(tǒng)產(chǎn)生一定的影響，使得采集的高光譜圖像穩(wěn)定性較差，另一方面由于原始高光譜圖像數(shù)據(jù)是光子的強度信息，需要通過反射校正來獲取相對反射率。因此對高光譜進行黑白版校正是數(shù)據(jù)分析前一個必要的過程。另外，由于在光譜信息采集的過程中存在光散射、檢測物圖像不規(guī)則以及隨機噪聲等不利因素，會使光譜曲線出現(xiàn)不平滑，信噪比較低等問題，所以在進行相關數(shù)據(jù)分析之前都會進行數(shù)據(jù)的預處理，常用的預處理方法有平滑、歸一化、求導、多元散射校正、傅里葉變換、小波分析等，通過預處理后的數(shù)據(jù)不僅提高了曲線的平滑性和信噪比，而且對后續(xù)所建模型的準確性也有一定的提升。

2.高光譜數(shù)據(jù)降維

由于高光譜采集的數(shù)據(jù)塊通常含有幾百甚至上千個波段的光譜信息，這就造成了過高維度的光譜信息和數(shù)據(jù)較大的冗余性，不僅使得計算過程繁瑣，而且還會降低無損檢測模型的準確性，因此在建模前對高光譜數(shù)據(jù)塊進行降維處理是進行數(shù)據(jù)分析的重要一步。查閱文獻發(fā)現(xiàn)，當前應用較多的降維處理方法主要有以下幾種：主成分分析法、獨立成分分析法、遺傳算法以及最小噪聲分離法等[19-22]，通過相應的降維算法處理后，大量的冗余信息被去除，并且特征波段和圖像被提取，這些對于簡化計算過程和提高模型的準確性發(fā)揮著重要的作用。

3.檢測模型的構建

通過對降維處理后的圖譜數(shù)據(jù)進行建模，可將圖譜信息和待測品質(zhì)關聯(lián)起來，目前常用的一些化學計量學建模方法有偏最小二乘法、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、多元線性回歸法，線性判別分析，F(xiàn)isher判別分析等算法，通常的做法是應用多種建模方法，最后比較不同建模方法建模集和預測集結(jié)果來選出最優(yōu)模型，因此建模方法不是固定的，而是根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型選用不同的建模算法，不匹配的建模方法通常會對結(jié)果準確性會產(chǎn)生較大的影響。而對于降維后的圖像維，通常采用相應的數(shù)字圖像處理技術對圖像進行分割處理，從處理后的圖像中提取特征參數(shù)建立模型，進而對被測樣本表面缺陷或殘留物進行檢測和識別。