详细解释高光谱图像是什么?

我们知道，不同的红、绿、蓝颜色是由于物体反射的光落在电磁辐射可见光谱中不同的波长范围内[即长波长，峰值接近 564–580 nm(红色);中波长，峰值接近 534–545 nm(绿色);和短波长光，近 420–440 nm(蓝色)];这是我们人眼可以感知的所有波长，但有很多波长未被可见光谱覆盖，我们的眼睛很容易错过/不可见。

人眼错过的这些颜色/特征可能相对地被其他动物的眼睛看到——就像他们说的，“颜色在于情人的眼睛”。

由于成像技术的进步，我们可以获得有关可见光谱以外的波长的信息并理解它。因此，从广义上讲，光谱成像是图像空间中空间及其相应光谱信息的并行采集及其组合。它有点类似于 RGB 彩色图像，但它有更多的通道，因此对整体可视化提出了挑战(但我们仍然拥有智能机器可以理解的所有数据)。为了便于理解，假设我们有一个n波段高光谱图像：它只是n 个灰度图像(每个波段根据其波长值捕获不同的光强度数据)在连续的波长范围内堆叠在一起 -给我们一个维度为n 行 * m 列 * n 个波段的图像。

RGB 与 HSI 图像

在高光谱图像之前，我们也有多光谱图像，它们本质上是n波段图像，但它们不一定分布在连续的波长范围内，而且就波段数量而言 - 与任何平均超光谱相比，它们的波段更少-光谱图像。我们可以在从卫星收集的遥感数据中看到真实世界的多光谱图像。

因此，从任何 HSI 相机获取的图像都将采用超立方体的形式，具有有时可能令人难以承受的 n 维图像数据。因此，将降维技术应用于超立方体并有许多其他方法来处理超立方体并不罕见。在这里，如果我们尝试关注单个超像素，我们将能够为其绘制连续的光谱数据。

它在医疗、农业、纺织和汽车工业等众多领域都有应用。HSI 通过可视化人眼看不见的信息并找到理解它的方法来帮助我们探索未探索的事物。