高光譜成像技術的優(yōu)點和缺點對比

高光譜成像技術是種基于多窄波段的圖像數據技術，獲取目標的二維圖像和以維光譜，形成連續(xù)、窄波段的圖像數據。本文簡單對比了高光譜成像技術的優(yōu)點和缺點。

高光譜成像技術優(yōu)點

高光譜成像不僅具備圖像和光譜技術的無損、高通量、快速等檢測特點，還具有如下特點：

1. 圖譜合一。高光譜成像技術同時獲取目標的圖像和光譜，可更加全面、有效、準確的描述目標外在特征形狀、色澤等. 和內在特征物理結構、化學成分. 。融合紅肉的光譜和圖像特征構建多源信息的紅肉質量無損檢測模型，可以克服單一特征受噪聲影響而導致的模型性能差等問題。

2. 分辨率高。高光譜相機覆蓋波段范圍廣，可從可見光波段延伸到中紅外波段，形成條近似連續(xù)的曲線，分辨率小于10nm。較高的分辨率可以提高高光譜技術獲取紅肉質量信息的能力。

3. 模型多樣。基于高光譜圖譜合特性進行多樣化建模，可應用于目標的外在特征感知、成分定量預測、質量安全評估等研究，使得數據的分析和處理更加靈活、方便。

高光譜成像技術局限性

高光譜成像技術作為種新興的數據獲取技術，目前也存在諸多問題有待進一步優(yōu)化，具體如下：

1. 冗余度高。高光譜數據是由二維圖像和維光譜組成的三維數據，體量較大；相鄰波段相關性強，同時包含背景等無用信息，導致高光譜數據的冗余程度較高。對于特定的目標，高光譜大體量的數據會掩蓋目標特征信息，不利于快速分析和識別目標參數。

2. 信噪比低。由于技術的不成熟，目前高光譜相機采集信息的信噪比較低，對光譜預處理算法的要求相對較高。

3. 非線性強。高光譜數據的非線性主要來源于光源照射樣品后的反射過程和反射光在空氣中的傳播過程，這要求采用更復雜的非線性模型進行處理。