指甲作为人体一个比较重要的组织器官,其健康程度往往被人们忽略。当人体患有某些疾病时,往往可以在指甲上找到相应的患病特征。因此,中医常常根据诊断一个人的指甲就可得知其身体健康情况。但是,人体指甲的形状、颜色、光泽、凹变等特征随着不同的人会呈现出不同的状态,这样就会给医生的诊断带来一定的困难,在诊断指甲的时候可能出现误诊现象。多光谱成像技术能够同时获得目标的图像信息和光谱信息,是一种“图谱合一”的光学传感器,相比于其他传感器,它具有波段多、光谱分辨率能力强、空间分辨率高等特点。本文试图利用多光谱成像技术来对人体指甲的常见特征进行检测识别,为中医指甲诊断提供一种辅助工具。具体研究内容包括以下几个方面:(1)研究人体指甲的光谱特性。在人体指甲特征信息的检测中,首先需要知道指甲的颜色、形状、纹理等相关特性,通过肉眼观察提取了几种常见的指甲特征,包括指甲月牙白、指甲白斑、黯色条纹及黄色指甲,并分析了这几种特征相应的光谱特性曲线。(2)依据多光谱成像原理,搭建了由CCD相机和液晶可调谐滤光器(LCTF)组成的多光谱成像系统,比较两种组合方式的优缺点,考虑到图像的清晰度及安装调节的方便,实验采用LCTF位于镜头和相机前的组合方式,并介绍了该系统的工作原理、定标与校正、数据表达等内容。(3)选取人体指甲的特征波段。利用多光谱成像系统获得人体指甲样本的多光谱数据,对指甲多光谱图像进行预处理;分析了在数据处理中选取感兴趣区域的必要性和方法,在感兴趣区域内采用比较测量法对指甲的原始灰度图像进行反射率重建,并采用分水岭算法实现了指甲的图像分割;使用基于波段选择的波段指数法分别得到了几种指甲特征的特征波段,同时使用基于波段提取的主成分分析(PCA)法选出了可以区分出这几种特征的最优特征波段组合。(4)基于上述指甲多光谱数据和特征波段提取方法,分别利用最大似然法和光谱角度制图(SAM)法对人体指甲样本几种特征进行检测分类,验证了上述特征波段的有效性,同时分析了两种分类法的分类精度。实验结果表明,使用光谱角度制图法对人体指甲的分类效果更为理想。本文表明,基于多光谱成像的人体指甲特征信息检测方法可以比较准确地将几种常见的指甲特征分类开来,展现出多光谱成像技术在指甲诊断领域具有一定潜力。