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一、什么是光谱？
牛顿的色散实验表明，太阳光是各种颜色混和的复色光，通过三棱镜后被分成了红橙黄绿青蓝紫七种单色光，这些单色光按不同波长或者频率大小依次进行排列的图案就是光谱、覆盖了大约在380~740纳米的可见光区，因此形成的光谱也叫可见光谱。在可见光谱之外还存在着波长更长的红外线和波长更短的紫外线，红外线和紫外线都不能被肉眼所察觉，但可通过仪器进行记录。因此，除了可见光谱以外，光谱还包括红外光谱和紫外光谱。
二、光谱和光谱分析方法的类型
不同物体是由不同的元素及其化合物组成的，物质的结构不同，这就导致物体表面反射或者散射光的波长呈现特异性。同时，不同物体在不同状态下对不同波长的光的反射或者散射能力也不同，使得物体具有不同的颜色或者光谱特征，就像“指纹”信息一样。对谱线的波长和强度，进行定性或定量分析，这类方法就是光谱分析法。
三、多光谱和高光谱的区别
整个成像技术的发展史可以认为是光谱信息不断丰富的过程：
- 第一个阶段是灰度图像，可以认为是全色波段，或者是单波段，无法显示物体的色彩，也就是黑白照片。
- 第二阶段是彩色图像阶段，彩色图像是选定红绿蓝三个特定波长的光谱信息，获取图像信息后进行合成得到的。
- 第三个阶段是多光谱图像，在彩色图像的基础上进一步增加了一定波段的光谱信息，通常通过由特定波段的滤光片组成的多光谱系统获得。
- 第四个阶段是高光谱图像，即进一步收窄波段宽度，提高单位波段数量，形成连续的光谱信息。
传统光谱分析大多是针对一个单点位置，图像光谱测量则是结合了光谱技术和成像技术，属于空间维度上的面光谱分析，也就是现在的多光谱成像和高光谱成像技术。两者最大的差异在于光谱的通道数和光谱分辨率，传统的多光谱主要的应用是以定性化分析为主，高光谱则能做到定量化分析。
高光谱成像技术优势主要体现在两个层面： - 第一，信息丰富程度大幅度提高，相对于传统的成像技术，其进一步提供了光谱信息，更方便结合光谱特征对物体进行分类和研究；
- 第二，波段间隔小，更方便于波段之间进行数据的互相校正，提高数据的准确性。
但是高光谱成像目前还面临很多问题，特别是带来了数据处理方面的挑战：
- 第一，数据量大幅增加，对计算能力要求相应提升；
- 第二，数据中存在大量过剩信息，波段间数据相关性高，处理不好反而会影响分类精度；
- 第三，常规图像的处理模型和方法难以适应高光谱数据的处理及应用。
四、高光谱的主要技术路线
由于高光谱成像获得是三维数据，而传统的成像方式只能获得二维的平面数据，因此成像方式也相应进行了改变，在发展过程中主要出现了四种方法：点扫描成像、线扫描成像、谱扫描成像和快照式成像。
- 点扫描也叫挥扫式，线扫描也叫推扫式，每次曝光点扫描获得空间位置的一个点的光谱信息，线扫描获得一条线的光谱信息，为了获得空间二维图像，需要通过机械结构沿着X轴或Y轴进行推扫，完成整个平面的图像和光谱数据采集，这种成像方式采用色散元件（例如光栅、棱镜等）将物体的反射光在到达传感器阵列之前分散成设定的波长光，一次完成λ轴全部波长信息的生成。
- 谱扫描也叫凝采式，这种成像方式不使用色散元件，通常使用滤波器（例如可调谐滤波器、可变干涉滤波器、线性可变滤波器等），物体的反射光通过滤波器后只产生一段窄波段的光谱信息，然后通过面阵传感器进行记录，一次性获得具有完整空间信息的单波段二维图像的光谱，然后通过调整滤波器的输出波长获得各段窄波段下的光谱信息图像，最终拼成三维信息。
- 简单来说，点扫描和线扫描在一个时间点获得X-Y平面指定位置的λ所有信息，一个时间点一个位置，直到X-Y平面所有位置都完成扫描，拼接成三维信息；谱扫描是在一个时间点获得指定λ的一个面，一个时间点一个λ信息，直到所有λ波长扫描完毕，拼接成三维信息。
- 快照扫描通常使用棱镜阵列来同时采集多个波长，并行获取光谱信息，一次性获取整个三维信息。快照式的研究方向除了散光元件阵列/微透镜阵列方法，还有计算光谱成像和计算层析型高光谱成像，这种成像方式内部不存在移动部件或者动态调节组件，具备抗干扰能力强、成像速度快的优势，适用于移动较快的物体或者实时检测。另外，从理论上看，快照式成像在未来更容易实现成本的降低和相机体积的缩小，极大提高便携性，更易在室外进行使用。但目前技术仍处于实验室阶段，面临分辨率、硬件设计、数据计算等多方面的问题，难以实现大规模生产和应用。
对比来看四种成像方式各有优劣，不同场景适应的方式不同。推扫式成像是目前研究和商用最为成熟的成像方式，凝采式成像相较来说应用少一些。推扫式成像需要扫描一维空间，因此尤其适合于流水线检测、无人机机载扫描等移动物体的扫描，但是在扫描静止物体时不如凝采式成像方便，凝采式成像系统无需在内部集成移动组件，且更容易实现体积的缩小。快照式成像目前技术还不够成熟，尤其是受限于分辨率不足的瓶颈，但却是未来最具潜力的成像方式，其致力于在芯片层面解决光学层面的问题，因此能够大幅度减小体积，且借助成熟的半导体产业能够实现量产成本的大幅降低，最有可能将高光谱相机从一个工业实验设备转变为一个消费电子产品，开拓更多应用领域。
四、高光谱在水果品质检测中的应用
高光谱现在有所应用的场景有工业流水线水果品质的检测，以该案例说明高光谱的应用方式。
1. 高光谱成像系统
高光谱成像系统中有三个必不可少的设备是光源、波长色散元件和面阵相机。
- 光源：光源可以是宽波段石英钨卤素弧光灯、发光二极管或激光器，为整个成像系统提供照明；
- 波长色散元件（分光设备）：通常由基于衍射光栅的成像光谱仪或电可调滤光器组成（成像光谱仪用于线扫描测量，电可调滤光器用于区域扫描），通过光学元件把宽波长的复色光分散为不同频率的单色光，并将单色光投射到面阵相机上；
- 面阵相机：主流使用CCD，也有使用CMOS的。
2. 高光谱图像的获取方式
根据高光谱图像采集和形成方式的不同，分为点扫描、线扫描和面扫描三种方式。
3. 高光谱图像处理与分析
高光谱图像是一个具有“图谱合一”特点的三维数据立方体，因此高光谱图像的处理与分析既可以在指定波长情况下在空间域进行图像处理和分析，又可以在指定像素坐标位置情况下在光谱域进行光谱处理和分析，也可以同时在空间域和光谱域进行处理和分析。
- 高光谱图像校正：高光谱成像系统获取的是未经过校正的原始高光谱图像，不同的采集系统感光度不同，为了使高光谱数据更具稳定性和可比性，需要利用参考图像把原始高光谱图像校正为高光谱反射率图像；
- 光谱处理与分析：数据的预处理，比如平滑、归一化、傅里叶变换等，为了消除各种噪声；光谱的分析一般都包括数据降维，因为并不是每一个波长都适合于检测，需要从高维度的原始光谱数据中提取出有效的部分波长数据；
- 图像处理与分析：并不是对所有区域都感兴趣，可先进行图像分割等操作提取ROI，以及一些特征提取操作；
4. 在水果品质检测中的应用总结
五、针对自己的应用场景怎么使用高光谱技术
从上方资料进行总结，针对自己的应用场景想要挑选到合适的高光谱相机应该需要进行以下步骤：
- 应该选用一款波长覆盖率高的高光谱相机，并确定其使用需要的光源条件；
- 需要确定扫描方案，根据扫描方案确定分光设备；
- 在稳定环境条件下获得高维度光谱图像数据；
- 尝试使用各种数据处理分析算法获得对检测有用的有效波长范围；
- 选用覆盖了有效波长范围的高光谱相机；
- 对获得的光谱数据进行数据分析，最终用于检测；
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