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高光谱成像技术是传统成像与光谱技术相结合的一门新技术,广泛应用于空间遥感与测量、食品检测、环境监测、生物医学等领域。作为一种新型的、非接触式的光学诊断技术,高光谱成像通过光谱图像信息为临床医学提供了一种有效的辅助诊断手段,具有巨大的发展潜力。本文优化设计了一种基于液晶可调谐滤波器(LCTF)的显微高光谱成像系统,可快速获取生物组织样品在可见光范围内的显微高光谱图像,通过正常细胞和病变细胞的光谱差异实现对人体疾病的快速检测。本文首先介绍了高光谱生物组织成像的相关原理和理论;优化设计并搭建了基于LCTF的显微高光谱成像系统;研究了光谱图像的预处理、特征提取以及分类识别方法;最后使用本系统开展了相关实验研究。主要内容如下:1.简要介绍了高光谱成像及显微成像的基本原理。讨论了光与生物组织的相互作用及生物组织的光学诊断机理。对LCTF的基本结构及工作原理进行了分析,并对滤波器光谱透过率特性进行了相关仿真。2.设计并搭建了基于LCTF的显微高光谱成像系统,详细介绍了系统主要器件的选型及其性能参数,分析了系统的综合性能。对硬件系统各个部分依托的软件平台及相应的功能进行了详细的介绍。3.研究了光谱图像的预处理方法、特征提取以及分类识别。针对系统的椒盐噪声以及由系统光源、透镜及CCD等造成的影响,引入自适应中值滤波和联合校准算法。针对高光谱图像数据量大的问题,研究了包括主成分分析,小波变换等光谱图像的特征提取方法。介绍了光谱图像的分类识别方法,主要研究了最小距离、KNN及BP神经网络算法。4.开展了肺癌组织切片的实验研究。分析比较了不同特征提取方法下,最小距离、K-最邻近及BP神经网络等算法的分类准确率。根据相关的实验结果,设计了一套显微高光谱辅助诊断系统,实现了癌变细胞和正常细胞的一键式识别,准确率达到90%以上。通过上述研究表明,将显微高光谱成像系统应用到肺癌等疾病的诊断是可行的,具有重大的临床应用价值。