高光谱成像技术已广泛应用于农业生产、科研、甚至军事领域,国外的研究人员在上世纪的90年代中期就已经开始将光谱成像技术用于物证鉴定。高光谱成像技术是通过光谱仪记录被测物体在一定光谱范围内密集均匀分布的多个窄波段单色光的反射光亮度分布或荧光亮度分布,是由很多单色光影像组成的光谱影像集。高光谱图像的每一幅单色影像记录了物体在相应波长的光亮度分布信息,单色影像的组合记录了物体在所有选定单色波段的光亮度分布信息。所以,高光谱图像有很高的光谱分辨率和连续的波段信息,而且波段是从紫外到红外,波段范围宽。高光谱图像同时具有物体的光谱信息和图像信息。因为不同物质对光的吸收和反射情况有很大差异,所以不同品牌字迹的反射光谱曲线也会有很大差异。分析原始高光谱数据,能识别出实验样品内部的物理构造以及化学成分的差异。所以,原始高光谱图像可以反映出实验样品的综合品质。高光谱成像技术还可以精确的反映不同物质之间千差万别的光谱信息。本文主要是运用高光谱成像技术在字迹鉴定的算法和实验两方面展开研究,本文的内容主要有以下几点:1、阐述了高光谱成像技术的发展过程,介绍了字迹鉴定的一些传统方法和在光学领域的应用。2、介绍了高光谱分选仪的结构和高光谱成像原理,以及实验设备的调节和实验数据的采集。并介绍了对实验数据校准和降噪等预处理内容。3、对可擦笔字迹的检测和分析展开研究,简要介绍了实验样本的制备方法,重点介绍了实验数据的处理和分析。实验数据经过预处理后,运用主成分分析算法处理,经过相关参数的调试,得出最终实验结果。该算法可以成功重现擦除掉的字迹,识别效果良好。4、分别在18种品牌黑色中性笔和15种品牌蓝色中性笔的篡改字迹和掩盖字迹进行了检测和分析。实验数据经过预处理后,运用MNF变换处理,降低数据维数和减少部分噪声,运用ISODATA算法对高光谱图像分类后,建立眼膜文件和反眼膜处理,去除掉实验数据的背景信息,结合PCA分析和假彩色合成,提出了对篡改字迹和掩盖字迹的识别方法。