高光譜成像儀在對樣本進(jìn)行測試時，其采集到的光譜信息除了有用信息外還包含大量的無用信息，例如電噪聲、樣品背景信息和雜散光等。對光譜信息進(jìn)行預(yù)處理，可以降低噪音，提升信噪比，對后面的光譜標(biāo)定，建模很有幫助。本文對高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法做了介紹。

什么是高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理？

高光譜圖像采集系統(tǒng)采集到的光譜信息除了有用信息外還包含大量的無用信息（電噪聲、樣品背景信息和雜散光等）。例如黑白校正是對背景干擾所做的處理，同樣光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理也是對所得到的光譜信息進(jìn)行降噪處理，降低噪聲對分析的影響，以獲取高信噪比的光譜信息數(shù)據(jù)，在研究中我們常用到的預(yù)處理方法很多，它們所產(chǎn)生的效果與針對性各有不同，下面就介紹幾種常用到的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法：導(dǎo)數(shù)法、平滑法、多元散射校正法、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、小波變換等。

高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法及選擇：

1.導(dǎo)數(shù)法

導(dǎo)數(shù)法在光譜分析中應(yīng)用廣泛，通過對光譜信息做導(dǎo)數(shù)處理，可以有效減小背景信息的干擾，使圖像信息更加清晰，提高分辨率。對光譜信息進(jìn)行導(dǎo)數(shù)法處理，導(dǎo)數(shù)法處理包括一階導(dǎo)數(shù)處理，以及多階導(dǎo)數(shù)處理，根據(jù)研究的需要選擇最佳的處理方法。

2.平滑法

平滑法：消除隨機(jī)與機(jī)械的噪聲所引起的誤差，該算法最大的特點是簡單，使得到的波長信息更加平滑。其實質(zhì)是保留較大的偏離部分，而對較小偏離的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾除，我們來重點介紹多，項式平滑法。在得到的光譜數(shù)據(jù)中我們對所有的光譜信息設(shè)定一個同樣的權(quán)重值，但是這樣一個同樣的標(biāo)準(zhǔn)，顯然給眾多的光譜數(shù)據(jù)造成扭曲變化，當(dāng)給出相應(yīng)的權(quán)重信息的時候就可以得到較為平滑的波長信息。通過多項式最小二乘擬合法，降低噪聲的干擾，該方法即為常見的數(shù)據(jù)平通滑法。

3.多元散射校正

多元散射校正（MSC）最常用的預(yù)處理方法。由于試驗樣品的個體差異，也導(dǎo)致了光譜數(shù)據(jù)的不同，散射導(dǎo)致的光譜變化大多要大于樣品成分所導(dǎo)致的變化。而MSC正是處理光譜散射所引起的光譜變化，從而得到理想的光譜信息。

4.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SVN）它的預(yù)處理算法與（MSN）有所不同，其重點是處理因散射造成的誤差影響，它的做法為把吸收到的光譜強(qiáng)度的分布看似為滿足正態(tài)分布，從而對其進(jìn)行調(diào)整。

5.矢量歸一化

矢量歸一化（VN）的計算公式如下，首先的到光譜強(qiáng)度平均值，在用每個光譜信息的強(qiáng)度值與其相減，與它的平方根相除，該方法的作用是消除光譜變化中所產(chǎn)生的噪聲影響。

6.小波變換

小波消除噪聲的原理為，高光譜信息中的有用信號常常表現(xiàn)為低頻信號，一些為較為平緩的信號，但是噪聲信號常常表現(xiàn)為高頻信號，所以基于以上的信息我們首先對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變化，對分解出來的高頻信號以門限閾值的算法對其進(jìn)行濾除，以達(dá)到消除噪聲的目的。

光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果分析：

根據(jù)以上光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法得到的結(jié)果進(jìn)行分析可知多元散射校正預(yù)處理方法對光譜數(shù)據(jù)的處理是十分有效、實用的。預(yù)處理后的光譜曲線平滑連續(xù)，消除噪聲明顯，信噪比較高，從而對后面的光譜標(biāo)定，建模很有幫助。