高光谱图像技术集中了光学、电子学、信息处理以及计算机科学技术，把传统的二维成像技术和光谱技术有机地结合在一起而形成的先进无损检测技术。具有超多波段、光谱高分辨率和图谱合一的特点。本文对高光谱图像技术的系统组成及高光谱图像数据的处理方法做了介绍，对此感兴趣的朋友可以了解一下！

高光谱图像技术的系统组成：

基于高光谱图像的无损检测系统主要包括硬件平台（高光谱图像的获取）和软件数据处理（高光谱图像数据分析）两部分。

云顶天宫硬件平台主要由光源、分光部件、CCD、图像采集系统和计算机所组成。根据分光部件的不同，其硬件平台又有2种不同的组建方式，即基于滤光片的高光谱图像获取系统和基于成像光谱仪的高光谱图像获取系统。基于滤光片的高光谱图像获取系统是通过连续采集一系列波长条件下的二维图像，再对应于不同波长得到三维检测信息。这种方法所采用的成像装置主要由CCD和可用于波长选择的部件组成，如下图所示。

基于成像光谱仪的高光谱图像获取系统是采用“推扫式”成像方法获取高光谱图像。探测器在光学焦面的垂直方向横向排列完成横向扫描，可以获取目标在对应条状空间中每个像素在各个波长下的图像信息；同时在系统传送带前进过程中，探测器完成纵向扫描，综合纵横扫描信息可得到检测目标的三维高光谱图像信息。这种成像装置由包含分光系统和成像系统的成像光谱仪组成，通过光纤与光源的耦合，激发光源发出的光功率最大限度地通过光纤传输，最终照射在待测物上，从而提高发射光的产生效率，如下图所示。

高光谱图像数据的处理方法：

高光谱图像数据分析是高光谱图像检测系统中重要的组成部分，软件数据处理方法是依据高光谱图像特点提出的。高光谱图像技术虽然在信息上有独特的优越性，但是由于高光谱图像数据具有波段数多、光谱分辨率高和数据量大等特点，给数据分析和处理带来不便。因此，选择合理的图像数据处理方法对高光谱图像无损检测系统非常重要。

目前高光谱图像数据处理方法主要有2类：基于光谱空间的检测方法与基于特征空间的检测方法。基于光谱空间的检测方法在高光谱图像检测中是比较常用的方法，其需要预先知道检测对象品质的实测光谱参数，通过对实测光谱与参考光谱之间的匹配或实测光谱与光谱数据库中标准光谱间的比较，计算两者之间的相似性或差异性，用来检测目标物质的品质。基于特征空间检测方法的基本思想是从特征空间的分布规律出发，通过提取同一检测对象图像上不同品质指标呈现的不同分布特性，进而实现目标对象的品质检测和识别。此方法首先需要分析检测对象不同品质指标表现出来的特征及其与背景特征间的分布差异，然后通过相应的特征提取方法突出图像中的检测目标的特征，最后通过图像分割算法提取检测目标的品质指标。

总体来说，目前高光谱图像处理方法主要包括：主成分分析、小波变换、独立成分分析等。此外，近年来又发展起来一种支持向量机的方法，它适用于小样本检测，也成为了高光谱图像检测技术的一个重要研究方向。