我們知道，不同的紅、綠、藍顏色是由于物體反射的光落在電磁輻射可見光譜中不同的波長范圍內[即長波長，峰值接近 564–580 nm(紅色);中波長，峰值接近 534–545 nm(綠色);和短波長光，近 420–440 nm(藍色)];這是我們人眼可以感知的所有波長，但有很多波長未被可見光譜覆蓋，我們的眼睛很容易錯過/不可見。

人眼錯過的這些顏色/特征可能相對地被其他動物的眼睛看到——就像他們說的，“顏色在于情人的眼睛”。

由于成像技術的進步，我們可以獲得有關可見光譜以外的波長的信息并理解它。因此，從廣義上講，光譜成像是圖像空間中空間及其相應光譜信息的并行采集及其組合。它有點類似于 RGB 彩色圖像，但它有更多的通道，因此對整體可視化提出了挑戰(但我們仍然擁有智能機器可以理解的所有數據)。為了便于理解，假設我們有一個n波段高光譜圖像：它只是n 個灰度圖像(每個波段根據其波長值捕獲不同的光強度數據)在連續的波長范圍內堆疊在一起 -給我們一個維度為n 行 * m 列 * n 個波段的圖像。

RGB 與 HSI 圖像

在高光譜圖像之前，我們也有多光譜圖像，它們本質上是n波段圖像，但它們不一定分布在連續的波長范圍內，而且就波段數量而言 - 與任何平均超光譜相比，它們的波段更少-光譜圖像。我們可以在從衛星收集的遙感數據中看到真實世界的多光譜圖像。

因此，從任何 HSI 相機獲取的圖像都將采用超立方體的形式，具有有時可能令人難以承受的 n 維圖像數據。因此，將降維技術應用于超立方體并有許多其他方法來處理超立方體并不罕見。在這里，如果我們嘗試關注單個超像素，我們將能夠為其繪制連續的光譜數據。

它在醫療、農業、紡織和汽車工業等眾多領域都有應用。HSI 通過可視化人眼看不見的信息并找到理解它的方法來幫助我們探索未探索的事物。