高光譜成像儀結(jié)合光譜技術(shù)和圖像技術(shù)的優(yōu)勢，能夠很好的捕獲光譜信息和圖像信息。其豐富的光譜信息能夠有效的提取樣品內(nèi)部特征，被廣泛的應(yīng)用于果蔬無損檢測等領(lǐng)域。本文對高光譜成像儀的成像原理及高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法做了簡要的介紹，感興趣的朋友可以了解一下！

高光譜成像儀系統(tǒng)的主要構(gòu)成：

高光譜成像系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成，如下圖所示硬件最重要的部件是傳感器，還包括光源、掃描器和控制裝置等。傳感器主要由物鏡、光譜儀和CCD陣列探測器。光譜儀主要有兩種：干涉型成像光譜儀和光柵型成像光譜儀。CCD陣列探測器分為線陣探測器和面陣探測器。軟件部分主要包括光譜預(yù)處理軟件和數(shù)據(jù)采集及處理軟件等。

高光譜成像儀的成像原理：

下圖所示為高光譜成像原理示意圖。高光譜成像系統(tǒng)最重要的組成是光譜儀，光譜儀有一個棱鏡-光柵-棱鏡單元，此單元可以阻止環(huán)境光的干擾，而且在光譜儀獲得被測物體的一行圖像時，此單元可以將光線從每行圖像的像素點色散到光譜軸上，這樣就獲得了在空間軸和光譜軸上的一維影像和光譜信息。由于物體或物鏡的連續(xù)運動，就形成了整個物體的光譜圖像。最終在CCD陣列探測器上完成對每個瞬間信號的獲取，得到高光譜三維圖像數(shù)據(jù)塊。

高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法：

高光譜圖像數(shù)據(jù)信息量豐富，但數(shù)據(jù)處理非常復(fù)雜。綜合國內(nèi)外高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法主要是：先選擇感興趣區(qū)域，然后可以采用主成分分析法、獨立元分析、連續(xù)投影算法、線性判別分析、Fisher判別方法、典型分析以及遺傳算法等對感興趣區(qū)域數(shù)據(jù)進行降維處理，提取特征波長，并建立相應(yīng)的判別模型，常用的建模方法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、多元線性回歸法、偏最小二乘法等。相關(guān)文獻表明：支持向量機在建模分析時，結(jié)果較好，因為支持向量機不會因波段數(shù)量增加，分類精度下降，即出現(xiàn)所謂的Hughes現(xiàn)象。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類效果明顯高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法。