针对传统城墙病害检测采用人工勘测方法，检测效率较低且易受到主观因素干扰等问题，提出一种基于卷积神经网络的城墙多光谱成像病害无损检测方法，利用最小噪声分离方法对城墙多光谱成像数据进行预处理，降低数据维度的同时保留原始数据特征，减少数据噪声；为解决城墙不同病害类型的像素混杂多样造成分类准确率较低的问题，利用卷积操作对城墙病害进行特征提取，保留最重要的特征并去除无关特征，稀疏网络模型；通过全连接层对提取到的特征进行整合梳理和分类，并加入两次dropout防止过拟合问题的出现。最后在城墙多光谱数据集上，使用训练后的卷积神经网络分类模型对城墙病害进行像素级分类检测，并将预测结果进行可视化展示。实验结果表明：总体精度和Kappa系数分别为93.28%和0.91，表明所提方法是有效的，该方法对提高城墙病害检测准确率、掌握城墙病害分布具有重要意义。

采用蒙特卡罗模拟技术对血管组织在可见光波段的多光谱成像进行建模仿真，通过分析不同血氧饱和度下血液后向散射功率的绝对值、相对值、绝对差值和对比度，并考虑可能的干扰因素，优选出适合内窥环境下使用的450 nm、525 nm、630 nm和660 nm 4个成像波段。基于4个优选的成像波段展开了血氧饱和度检测的实验验证。在血管仿体组织上的实验结果表明，在95%的置信水平下，血氧饱和度的检测偏差为1.24%。研究结果验证了利用四波段进行内窥组织血氧饱和度检测的可行性。

卵母细胞质量是影响哺乳动物体外受精能力、 胚胎体外发育潜能以及妊娠成功与否的关键因素， 显著影响着人类的辅助生殖、 动物的育种、 品种改良及保存濒危物种等工作， 对其质量的研究具有重要的应用价值。 目前常规的质量评估手段主要从形态学角度、 从生化分析角度展开。 但传统的基于卵母细胞形态甄选评估其发育质量的方法， 其结果的可靠性较强地依赖于技术人员的经验， 具有主观性较强的特点; 新型的基于生物学技术检测生化指标的方法虽能弥补基于形态检测方法的不足但仍存在侵入式研究、 生物操作步骤繁琐复杂、 实验耗时长， 影响卵母细胞后续发育的缺点。 众所周知， 生物组织异变往往伴随着内部生化组分的改变， 而生化组分的改变往往表现出光谱的差异。 鉴于此， 利用紫外-可见分光光度计和自改建多光谱成像系统研究卵母细胞的光谱， 并分析了未成熟与成熟卵母细胞、 新鲜成熟与排卵后老化卵母细胞的光谱差别。 研究发现， (1)与新鲜成熟卵母细胞的紫外-可见光谱(190~1 100 nm)相比， 未成熟与排卵后老化卵母细胞的光谱均出现数个峰位的增减变化。 未成熟卵母细胞与新鲜成熟卵母细胞的紫外-可见光谱相比， 缺失了205和579 nm两个峰位以及894~941 nm的波段， 增加了593 nm处的峰位; 排卵后老化卵母细胞与新鲜成熟卵母细胞的紫外-可见光谱相比， 缺失了205、 445和579 nm的三个峰位以及846~941 nm的波段， 也增加了593 nm处的峰位。 (2)可见光波段的多光谱成像数据显示， 与新鲜成熟卵母细胞相比， 未成熟卵母细胞各生物结构在451和467 nm处的透射光谱强度下降， 排卵后老化卵母细胞各生物结构在425、 431、 571和669 nm处的透射光谱强度降低。 综上可见(特别是新鲜成熟与老化卵母细胞之间在多光谱成像中展现的光谱差别)， 光谱检测在甄别卵母细胞质量方面展现出了巨大的可行性。

火焰燃烧参数能直接反映火焰燃烧状态, 并对燃烧过程进行诊断、 预测和优化。 火焰温度及辐射率是燃烧状态的重要表征参数, 火焰温度及辐射率的准确测量对于建立燃烧模型、 优化燃烧过程和控制污染物排放有着非常重要的意义。 随着数字图像技术与光谱学的发展, 多光谱成像技术逐步应用于火焰燃烧温度及辐射率测量。 针对光谱仪空间分辨率低和RGB彩色相机光谱分辨率低的问题, 多光谱成像技术能获得兼顾空间分辨率及光谱分辨率的火焰光谱图像, 实现火焰温度及辐射率分布测量, 具有高时空分辨率、 响应快速及测温范围宽等优点。 因此, 提出了基于多光谱成像技术的火焰温度及辐射率测量方法, 搭建标准高温黑体辐射实验测量系统, 对多光谱相机665～960 nm波段开展高温黑体辐射响应系数标定实验, 获得多光谱相机25波段光谱响应标定系数, 通过四阶多项式拟合建立多光谱相机各波段下仪器响应值与理论辐射强度之间的关系, 并开展多光谱成像技术测量验证实验, 结果显示温度与辐射率测量的相对偏差分别小于1%与4%。 在此基础上, 以蜡烛火焰为研究对象, 建立了火焰多光谱成像测量系统, 获得了蜡烛火焰多光谱辐射图像, 基于普朗克辐射定律参数拟合方法, 实现了蜡烛火焰温度与辐射率分布测量。 测量结果表明： 火焰竖直平面上火焰中心区温度及辐射率均高于火焰上部和底部; 蜡烛火焰温度测量结果范围约为1 350～2 050 K, 火焰中心区最高温度约为2 050 K; 蜡烛火焰辐射率测量结果范围约为0.04～0.36, 火焰中心区最高辐射率为0.36。 测量结果与蜡烛火焰燃烧过程及辐射特性分布规律一致。

传统多光谱关联成像技术的发展受限于系统结构复杂和数据量大。为提高多光谱图像的复原效率，本文提出了余弦编码复用多光谱关联成像技术。将具有确定频率的余弦结构编码与正交Hadamard基图案复用为结构光对目标场景进行调制照明，并用一个宽带光电倍增管收集后向散射信号。在复原过程中，基于余弦编码的傅里叶频移特性可将多通道光谱混叠信息由空间域转换到频率域进行解码分离，最终复原出目标场景的多光谱图像。通过仿真分析了理想低通滤波器、高斯低通滤波器和巴特沃斯低通滤波器对多光谱图像复原质量的影响，并将所提方法与传统方法进行了对比实验。结果表明：所提方法能有效提高多光谱信息的获取效率，缩短图像重建时间；频域滤波时，选用高斯低通滤波器比理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器更具优势。

多基色显示是广色域显示技术的重要发展方向，但多基色显示系统目前面临着高分辨率、高帧率多基色驱动图像的获取问题。提出一种基于广色域RGB相机的多基色驱动图像生成方法。以实际多基色LED点阵显示系统为例，首先建立了显示系统的n基色空间与标准CIE XYZ空间的转换模型，即正向转换模型；在正向模型的基础上，建立了由3基色空间到多基色空间的逆向转换模型，从而将RGB相机摄取的高分辨率彩色图像转换为n基色显示系统的驱动图像。实验中，根据典型5基色LED点阵显示器的色度参数分别建立了正向和逆向转换模型，并将ColorChecker SG色卡的广色域图像作为目标图像，完成了基色转换和色差分析。

痤疮是属于丙酸杆菌皮肤病脉的一种慢性炎症, 它危害着人体健康。虽然市面上存在痤疮识别手段, 但其仪器较大且费用昂贵, 目前尚无民用级别的痤疮识别系统投入使用。本文提出一种基于多光谱成像技术的面部痤疮识别方案, 即利用多光谱相机设备, 分别对面部正常与不同严重程度痤疮皮肤进行多光谱图像信息采集, 通过图像处理方法对采集的信息进行多光谱图像分析, 并通过光谱反演算法获取光谱信息。然后将反演出的正常和不同严重程度痤疮皮肤的反射率谱线, 与高精度光谱仪在同等实验条件下探测的谱线趋势进行对比。最后建立支持向量机(support vector machine, SVM)面部痤疮三度四级分类模型, 准确率为90%, 验证了基于多光谱成像技术对面部痤疮无创识别与分类的可行性。

提出了一种基于多光源下彩色数码相机原始数据的物体反射率预测算法。通过测量获得彩色数码相机的灵敏度函数和每个光源的光谱，建立包括噪声项的相机原始数据与物体反射率的基本线性方程。通过训练色卡（X-Rite 140色色卡）估计系统噪声，并通过多光源维纳估计算法预测反射率。用两台不同品牌的专业数码相机对本算法进行评估。结果表明，本算法在D65、U30和HZ光源下的表现最优。相比分光光度计得到的光谱反射率，Canon相机和Nikon相机对孟塞尔色卡的预测精度较高，平均CIELAB色差分别为1.59和1.40，在非接触测色和颜色复制等领域具有重要应用价值。