李桂海， 唐海亮， 田加科， 马 振， 芦 海， 陈福彬

(北京瑞太智联技术有限公司， 北京 100102)

随着传感器技术的进步以及计算机视觉应用的广泛普及，多光谱成像技术逐渐成为近年来研究的重点。多光谱图像同时包含场景的空间信息与光谱信息，在诸多领域的应用前景广阔。

Murakami等[1]提出了一种基于聚类分析类的频谱估计方法，研究高分辨率RGB图像和低分辨率光谱数据,发现即使在低分辨率数据中被观察到混合光谱，也可以精确地重建光谱。孔玲君[2]采用多项式回归模型预测光源CIE XYZ值，欧氏距离法选择训练样本，伪逆法重构反射率。发现光源的个数越多，重构的精度越高，但是重构效率降低，选出的最优光源组合比基于穷举法的多光源和基于伪逆法的单一光源重建精度和效率均提高。Mansouri等[3]提出了小波基函数的光谱反射率重建的算法，研究发现所有实验中均具有良好且稳定的性能。

光谱图像除了呈现出被测场景的实际形态外，还呈现出被测场景的多通道光谱数据。从光谱的学角度，可以将图片分成灰度图片、RGB图片、多光谱图片以及高光谱图片4个等级，4种图像的成像波段数量、色彩信息、光谱分辨率和分辨物体的能力依次增大[4-8]。

多光谱成像的目的在于得到自然场景光谱的细节信息。它在科学研究和工程应用中都发挥着重要作用，如军事安全[9-10]、环境监测[11]、生物科学[12-13]、医学诊断[14-15]、科学观测[16-17]等许多领域。进入21世纪以后，随着科学技术的不断深入发展，多光谱成像的技术水平得到了很大的提高，相关技术手段在许多领域中起着至关重要的作用。……