高光谱成像仪作为精密的光学仪器，它可以对成百上千个连续单一波长光信号逐一进行拍照，再将所有波长下的图像直接融合组成样品光谱图像。光谱信息相当于物质的“指纹”，对其进行分析可获得物质的内部理化指标；对图像进行处理，可获得物质的外部轮廓、尺寸大小以及颜色等外部特征。本文对高光谱成像仪的原理及光谱图像数据处理方法作了介绍。
高光谱成像仪器的原理：
高光谱成像仪是高光谱成像分析系统的核心部件，由成像光谱仪与CCD探测器完美结合而成，可高效快速获取被测物的光谱和影像信息。在样品图像采集时，高光谱成像仪接收被测物体表面反射和透射光在X轴上进行分光、在Y轴上进行成像，获得一维影像和光谱信息。由于样品的连续移动，从而能够得到连续的一维影像以及光谱信息，所有的数据被计算机图谱采集平台采集。将所有窄波段的图像和光谱信息进行融合，最后得到了整个样品的光谱图像。
根据不同的使用波段，可分为可见光波段（300～800nm）、可见-近红外波段（400～1000nm）、近红外波段（900～1700nm）和短波红外波段（1000～2500nm）4个光谱波段。高光谱图像采集可以通过摆扫型成像、推扫型成像和凝视型成像3种方式实现：摆扫型成像光谱仪由光机左右摆扫和载物平台向前运动完成二维空间成像，线列探测器完成每个瞬时视场像元的光谱维获取。推扫型成像光谱仪采用一个面阵探测器，其垂直于运动方向在载物平台向前运动中完成二维空间扫描；平行于平台运动方向，通过光栅和棱镜分光，完成光谱维扫描。凝视型成像光谱仪保持图像区域固定不变，通过可调谐滤光片获取不同波段的图像。3种方式最终都得到三维图像数据块，如下图所示。
高光谱成像仪光谱图像数据处理方法：
高光谱图像由于既包含光谱信息，又包括图像信息，因此高光谱图像数据分析方法很多。这里以归纳高光谱图像数据的处理为例，介绍高光谱成像仪图谱数据处理方法。
第1步，高光谱图像的校正和预处理
原始高光谱数据是光子强度信息，需进行黑白板校正获取相对反射率。由于高光谱图像通常在光谱波段范围的首尾端信噪比较低，所以黑白板校正后的高光谱图像需要进行预处理以剔除这些噪声较大的部分。此外，由于高光谱数据量较大，对于一些无用部分可通过裁剪等方法减少高光谱图像数据。
第2步，高光谱图像的降维
在图像维，可根据待测物的光谱特性，直接提取反映待测对象品质的一个或几个波长图像；也可采用主成分分析、独立成分分析法或最小噪声分离法等获取关键的特征图像；还可在上述特征波段基础上，采用波段比算法或者波段差算法或者二次差分算法计算特征图像；在光谱维，可对研究对象中一定像素区域的光谱或所有像素的光谱进行平均获得平均光谱信息或偏差光谱信息。
第3步，品质预测，目标检测及识别
在图像维，可采用数字图像处理技术对图像进行分割从而获取目标；在光谱维，可与化学计量学方法结合，建模预测分析待测物的品质，或进行判别分析。
第4步，目标分类
根据得到的图像特征或者光谱信息，采用模式识别方法分类目标。
综上所述，高光谱图像数据的处理方法具有以下特点：
1）所用信息类型随检测目的的不同而改变。通常情况下，外部品质检测主要采用图像信息，内部品质检测则多采用光谱信息，而综合品质检测则是两种信息的结合。
2）虽然高光谱图像信息丰富，但数据处理过程中的数据预处理方法较为简单，预测和分类方法也大多是常规方法。
3）针对不容易分割的目标，通常是光谱信息和图像信息结合来进行分割或提取目标。
