高光譜圖像技術集中了光學、電子學、信息處理以及計算機科學技術，把傳統的二維成像技術和光譜技術有機地結合在一起而形成的先進無損檢測技術。具有超多波段、光譜高分辨率和圖譜合一的特點。本文對高光譜圖像技術的系統組成及高光譜圖像數據的處理方法做了介紹，對此感興趣的朋友可以了解一下！

高光譜圖像技術的系統組成：

基于高光譜圖像的無損檢測系統主要包括硬件平臺（高光譜圖像的獲取）和軟件數據處理（高光譜圖像數據分析）兩部分。

硬件平臺主要由光源、分光部件、CCD、圖像采集系統和計算機所組成。根據分光部件的不同，其硬件平臺又有2種不同的組建方式，即基于濾光片的高光譜圖像獲取系統和基于成像光譜儀的高光譜圖像獲取系統。基于濾光片的高光譜圖像獲取系統是通過連續采集一系列波長條件下的二維圖像，再對應于不同波長得到三維檢測信息。這種方法所采用的成像裝置主要由CCD和可用于波長選擇的部件組成，如下圖所示。

基于成像光譜儀的高光譜圖像獲取系統是采用“推掃式”成像方法獲取高光譜圖像。探測器在光學焦面的垂直方向橫向排列完成橫向掃描，可以獲取目標在對應條狀空間中每個像素在各個波長下的圖像信息；同時在系統傳送帶前進過程中，探測器完成縱向掃描，綜合縱橫掃描信息可得到檢測目標的三維高光譜圖像信息。這種成像裝置由包含分光系統和成像系統的成像光譜儀組成，通過光纖與光源的耦合，激發光源發出的光功率最大限度地通過光纖傳輸，最終照射在待測物上，從而提高發射光的產生效率，如下圖所示。

高光譜圖像數據的處理方法：

高光譜圖像數據分析是高光譜圖像檢測系統中重要的組成部分，軟件數據處理方法是依據高光譜圖像特點提出的。高光譜圖像技術雖然在信息上有獨特的優越性，但是由于高光譜圖像數據具有波段數多、光譜分辨率高和數據量大等特點，給數據分析和處理帶來不便。因此，選擇合理的圖像數據處理方法對高光譜圖像無損檢測系統非常重要。

目前高光譜圖像數據處理方法主要有2類：基于光譜空間的檢測方法與基于特征空間的檢測方法。基于光譜空間的檢測方法在高光譜圖像檢測中是比較常用的方法，其需要預先知道檢測對象品質的實測光譜參數，通過對實測光譜與參考光譜之間的匹配或實測光譜與光譜數據庫中標準光譜間的比較，計算兩者之間的相似性或差異性，用來檢測目標物質的品質。基于特征空間檢測方法的基本思想是從特征空間的分布規律出發，通過提取同一檢測對象圖像上不同品質指標呈現的不同分布特性，進而實現目標對象的品質檢測和識別。此方法首先需要分析檢測對象不同品質指標表現出來的特征及其與背景特征間的分布差異，然后通過相應的特征提取方法突出圖像中的檢測目標的特征，最后通過圖像分割算法提取檢測目標的品質指標。

總體來說，目前高光譜圖像處理方法主要包括：主成分分析、小波變換、獨立成分分析等。此外，近年來又發展起來一種支持向量機的方法，它適用于小樣本檢測，也成為了高光譜圖像檢測技術的一個重要研究方向。