高光谱成像系统的构成及工作原理

高光谱成像仪是一种先进的无人机技术，它能够收集并分析大量不同波长的光谱数据。这种仪器可以捕捉到地面物体反射出的多种波长的光，从而可以在不接触到物体的情况下获取详细的信息。高光谱成像仪在许多领域都有广泛的应用，例如农业、环境监测、地质勘探等。它可以帮助科学家们更好地了解和研究各种地理和生物现象。

高光谱成像技术的基本原理是通过捕捉物体发射的电磁波谱段来获取物体的光学信息。这种技术使用的传感器可以检测数百个连续的、非常窄的光波段，从而产生一个称为高光谱图像的多光谱数据集。在分析这些数据时，可以利用光谱响应函数和统计技术，对物体进行分类、分析和诊断。这一技术在农业领域、环境监测和地质勘探等方面有着广泛的应用。

高光谱成像系统是由光源、CCD摄像机、成像光谱仪、镜头、图像采集卡、计算机和控制装置等组件构成的。请参考下图1。其中，成像光谱仪是最关键的工作部件之一。成像光谱仪是一种新型传感器，最早于20世纪80年代初开始发展。这种光谱仪的最重要特点在于波段多且宽度狭窄。因此，高光谱成像仪能够探测到其他宽波段无法探测到的物体。它具有更广泛的光谱响应范围和更高的光谱分辨率，可以更精细地发现被探测物的微小特征。更重要的是，它能够提供空间域和光谱域信息的结合，也就是所谓的“图谱合一”。然而，同时也存在着数据量大且冗余信息多的特点。

高光谱成像系统由以下组成部分构成：

高光谱图像的获取方式根据采集和形成方式的差异可以分成点扫描、线扫描和面扫描三种。点扫描方式只能每次获取一个像素点的光谱，如果想获取完整的高光谱图像，需要频繁地移动光谱相机或检测对象。这种方式不利于快速检测，通常用于微观对象的检测。线扫描方式可以每次获取一条扫描线上所有点的光谱。这种方式特别适用于传送带上方物体的动态检测，也是果蔬品质检测时最常采用的图像获取方式。点扫描和线扫描方式都是在空间范围内进行扫描。而面扫描是在光谱范围内进行扫描的方式，每次可以获取单个波长下完整的空间图像。通过面扫描获取高光谱图像时，需要转动滤光片切换轮或调节可调滤波器。面扫描方式主要应用于多光谱成像系统中，可以得到较少波长图像的需求。

高光谱图像指的是一种数据立方体，其在光谱维度上进行了更加细致的分割，形成了多个通道。通过高光谱设备获取到的数据立方体不仅可以提供图像上每个点的光谱数据，还可以获取任意波段的图像信息。

由于高光谱数据包含大量信息且存在冗余，因此在实际应用中选择最有效的波长来开发多光谱成像系统非常必要。多光谱成像技术的原理是利用物体对不同波长的光线有不同的吸收特性，通过监测目标物体在一组特定红外和近红外波长范围内光强度的变化，来实现检测和辨别等应用需求。其最大的优势在于所捕获的单色图像的波长可以通过窄带滤波器自由选择，以达到实时检测的目的。

处理和分析高光谱图像数据：

高光谱成像所采集的三维数据块能够提供被检样品内外部丰富的成分含量信息。然而，由于高光谱数据具有波段多、分辨率高、数据维度高、冗余性强等特点，因此必须采用合适的数学算法来处理和分析这些数据。一般来说，高光谱图像处理的流程可分为以下几个阶段：获取高光谱图像、对图像进行校正、提取图谱信息、对数据进行预处理、进行数据降维与特征变量提取、建立模型和分析结果。综上所述，可以将高光谱图像处理的步骤分为三个方面：高光谱图像校正、光谱数据降维以及检测模型构建。

1.高光谱图像的校正和预处理

在高光谱图像采集过程中，由于图像是未经校正的原始图像，相机中的暗电流会对采集系统造成一定的影响，导致采集的高光谱图像不稳定。另外，原始高光谱图像数据是光子的强度信息，需要通过反射校正获得相对反射率。因此，在进行数据分析之前，对高光谱图像进行黑白版校正是必要的步骤。此外，光散射、检测物图像的不规则以及随机噪声等不利因素在光谱信息采集过程中存在，会导致光谱曲线的不平滑以及信噪比较低等问题。因此，在进行相关数据分析之前，通常需要对数据进行预处理，常用的预处理方法包括平滑、归一化、求导、多元散射校正、傅里叶变换和小波分析等。经过预处理后的数据，不仅提高了曲线的平滑性和信噪比，还提升了后续建模的准确性。

2.高光谱数据的降维处理

由于高光谱数据块通常包含数百甚至数千个波段的光谱信息，导致数据维度过高且存在冗余。这不仅增加了计算的复杂性，还会降低无损检测模型的准确性。因此，在建模之前对高光谱数据块进行降维处理是数据分析的重要步骤。通过文献调研，目前常用的降维方法包括主成分分析法、独立成分分析法、遗传算法和最小噪声分离法等。通过这些降维算法处理，可以去除大量的冗余信息并提取特征波段和图像，对简化计算过程和提高模型准确性起到重要的作用。

通过对降维后的图谱数据进行建模，可以将图谱信息和待测品质联系起来。目前常用的化学计量学建模方法包括偏最小二乘法、支持向量机、人工神经网络、多元线性回归法，线性判别分析和Fisher判别分析等算法。通常的做法是使用多种建模方法，并通过比较不同方法在建模集和预测集上的结果，选择最优模型。因此，建模方法不是固定的，而是根据不同的数据类型选择不同的建模算法。不匹配的建模方法可能会对结果准确性产生较大的影响。

对于降维后的图像维度，通常会采用相应的数字图像处理技术对图像进行分割处理，并从处理后的图像中提取特征参数来建立模型，从而对被测样本的表面缺陷或残留物进行检测和识别。