高光譜成像儀作為光學(xué)測(cè)量?jī)x器，可以采集到豐富的光譜信息。但在光譜信息采集的過程中，會(huì)受到電子噪聲、光照等外界噪聲干擾，使得光譜數(shù)據(jù)存在誤差。因此，在建立光譜模型之間，需要對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。本文對(duì)高光譜成像儀高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法做了介紹。

高光譜成像系統(tǒng)除了能夠采集到樣本的有用光譜信息，還會(huì)受到電子噪聲、光照等外界噪聲干擾，使得光譜數(shù)據(jù)存在誤差。光譜的建模分析中，很大程度上的誤差來源于數(shù)據(jù)，有效的光譜數(shù)據(jù)是保證識(shí)別準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。因此，采用光譜預(yù)處理方法能夠削弱或者消除不同外界干擾，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的有效性，改善識(shí)別結(jié)果。

光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)平滑校正、導(dǎo)數(shù)光譜法、小波變換法等等。下文主要介紹幾種常用的方法：

1.多元散射校正（MSC）

多元散射校正是一種對(duì)光譜的線性化處理。樣本的分布不均或者顆粒大小差異容易產(chǎn)生光散射，不能獲取到“理想”光譜。該算法假設(shè)，實(shí)際光譜與“理想”光譜成線性關(guān)系，一般情況下，"理想”光譜無法獲取，因此，常用樣本數(shù)據(jù)集的平均光譜來替代。多元散射校正能夠消除隨機(jī)變化，校正后的光譜并非原始光譜。當(dāng)光譜與待測(cè)物質(zhì)的化學(xué)特性比較相關(guān)時(shí)，多元散射校正效果較好。

2.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換類似于多元散射校正，可以用來消除散射誤差以及光程變化等影響。但是，兩種方法的處理思想不同，該方法不需要“理想”光譜，而是假設(shè)每一條光譜中，每個(gè)波長的光譜吸收值滿足一些條件，比如符合正態(tài)分布，則標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換就是對(duì)每一條光譜進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換處理。標(biāo)準(zhǔn)變量變化是分別對(duì)每一條光譜進(jìn)行校正，因此，較適合處理實(shí)驗(yàn)樣本差異較大的光譜數(shù)據(jù)。

3.數(shù)據(jù)平滑校正

光譜儀的不同波段對(duì)能量響應(yīng)的不同，會(huì)導(dǎo)致光譜曲線上顯示很多隨機(jī)的“毛刺”噪聲，曲線變得不平滑。而數(shù)據(jù)平滑校正是最常用的一種，其基本思路是：在特定平，滑點(diǎn)的周圍選取指定數(shù)量的若干點(diǎn)，對(duì)其平均或擬合，求得平滑點(diǎn)的最佳估計(jì)值，減少噪聲干擾，消除隨機(jī)噪聲。移動(dòng)窗口平均法和Savitzky-Golay最小二乘擬合法都是常用的光譜數(shù)據(jù)平滑校正方法。

4.光譜導(dǎo)數(shù)法

求導(dǎo)可以減少儀器干擾、樣本表面不均、光照等因素引起的基線漂移，一定程度上解決光譜信號(hào)重疊問題，將隱藏的微弱有效光譜信息放大，提供更好的光譜變化和分辨率。光譜導(dǎo)數(shù)法常用于近紅外光譜吸收峰谷的辨別以及特征波長的提取中。導(dǎo)數(shù)光譜包括一階導(dǎo)數(shù)光譜、二階導(dǎo)數(shù)光譜以及高階導(dǎo)數(shù)光譜等，實(shí)際應(yīng)用中僅用一階和二階導(dǎo)數(shù)光譜就可以滿足要求。很多隨機(jī)噪聲通常屬于高頻倍號(hào)，求導(dǎo)也許會(huì)使噪聲變大，降低信噪比，若需要對(duì)原始光譜求導(dǎo)，前提是光譜分辨率和信噪比要高。常用的光譜導(dǎo)數(shù)方有直接差分法和SG卷積求導(dǎo)法。

5.小波變換

小波變換是新發(fā)展起來的一種時(shí)-頻變換分析法，用于光譜數(shù)據(jù)壓縮和噪聲消除。小波變換繼承了傅立葉變換的局部化思想，變換中的窗口大小隨著頻率變化而變化。此外，當(dāng)時(shí)-頻局部特性和多分辨特性較好時(shí)，小波變換還使得光譜信號(hào)在不同頻率下被分解為多種尺度成分，并且根據(jù)尺度成分的大小選取相應(yīng)的采樣步長，從而能夠聚焦到任意光譜信號(hào)中。小波變換的多尺度分辨率特點(diǎn)能夠使其較快地從多噪聲信號(hào)中獲取原始光譜信號(hào)，因此，利用小波分析對(duì)含有較大噪聲的光譜信號(hào)進(jìn)行消除，是一個(gè)非常重要的應(yīng)用。