光譜相機包括高光譜相機，高光譜相機記錄 100 多個波段，多光譜相機記錄較少波段。 那麼，高光譜相機和多光譜相機有什麼區別呢？如何選擇光譜相機？本文提供了乙個簡短的摘要。
1.資料差異。
高光譜成像涉及從電磁頻譜中的大量窄連續頻帶捕獲和分析資料，以便為影象中的每個畫素生成高解像度光譜。 因此，高光譜相機可以提供平滑的光譜。 多光譜相機提供的光譜呈階梯狀或鋸齒狀，無法準確描繪光譜特徵。
光譜成像提供比多光譜成像更詳細的資料，因此可以更具體、更準確地分析各種材料和物質。 由於光譜解像度有限，多光譜成像可能無法區分密切相關的材料。
對於市場上的大多數多光譜相機，光譜範圍限制在 400 1000 nm 範圍內，典型的波段數在 4 到 5 之間。 這些限制對許多應用程式都有重大影響。
為了說明高光譜相機相對於多光譜相機的優勢，我們研究了將杏仁殼與杏仁分離的過程。 這是乙個典型的應用，需要高度準確地識別看起來非常相似的不同材料。
2.光譜範圍差異。
由反射、吸收和發射特徵形成的光譜與被測材料的分子組成密切相關。 表1非常有名的是，由於共振頻率的原因，大多數物質的分子鍵都具有光譜指紋（光譜共振頻率）。
如表所示，許多應用需要 700 至 2500 nm 的光譜範圍。 特別是對於那些與食品質量評估和塑料分選相關的應用，1100 至 1700 nm 的光譜範圍是必不可少的。 限制在 400 1000 nm 範圍內的多光譜相機不適合這些應用。
關於高光譜成像與RGB相機的文章表明，RGB相機在分揀堅果和開心果時表現不佳。 高光譜相機的效能更好。
3.波段數量的差異。
考慮到前一點，使用高光譜相機資料對杏仁和杏仁殼進行比較，覆蓋了 900 至 1700 nm 的光譜範圍，並在第乙個資料集中記錄了 224 個波段。 在第二個資料集中，僅使用了 28 個組合波段（即連續光譜波段）來模擬多光譜相機。
如圖 1 和圖 2 所示，與 224 波段資料集相關的光譜比僅使用 28 波段資料集描繪的光譜要平滑得多。 在高光譜資料中，還可以捕獲微小但關鍵的光譜差異，以便能夠將杏仁與杏仁殼分開。
換句話說，由於捕獲的條帶數量限制為 28 條，因此區分杏仁和杏仁殼所需的光譜資訊會丟失。
此外，一些預處理方法不適用於多光譜資料。 例如，導數或平滑演算法（如 s**itzky-golay）需要連續光譜才能正常執行，而多光譜感測器無法提供連續光譜。
如上所述，覆蓋 224 個波段的高光譜模型比僅覆蓋 28 個波段的多光譜模型更準確，通過構建兩個模型來說明與光譜特徵是否可以準確描述相關的這些點。 在高光譜資料中，邊緣效應消失，即使是最小的杏仁殼碎片也可以正確分類。
在這項研究中，選擇了28個光譜波段來模擬多光譜相機。 然而，典型的多光譜相機覆蓋的光譜波段要少得多，這進一步降低了它們描繪精細光譜特徵的能力。
光譜相機，即高光譜成像和多光譜成像技術，廣泛用於捕獲和分析各種研究、工業和遙感應用中的電磁頻譜。 這兩種技術相輔相成，選擇取決於應用要求和可用資料水平。
如果應用需要覆蓋大量光譜波段，並且需要高光譜解像度，這超出了多光譜成像技術的能力，那麼解決方案就是高光譜相機。
如果應用不需要覆蓋整個光譜範圍，則覆蓋特定波段的定製多光譜相機可以與高光譜相機一樣出色。 但是，這需要使用者知道在檢查或分析時必須覆蓋的選定光譜波段的數量。 如果使用者不了解應用的光譜要求，或者它們非常複雜，最好使用高光譜相機來收集分析資料。
高光譜相機還具有更大的靈活性，允許使用者在以後公升級機器以分揀新的碎屑或材料。 使用Sesbyk相機時，使用者可以自由選擇相關的頻段。 事實上，Seisbek高光譜相機可以轉換為多光譜相機，而多光譜相機永遠不能變成高光譜相機。
最後，在高光譜相機和多光譜相機之間進行選擇時，另乙個需要考慮的方面是**。 一般來說，高光譜相機**比多光譜相機更高，需要更多的處理能力。 然而，情況並非總是如此，尤其是當需要為多光譜相機定製大量波段時。
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