高光谱成像技术在其问世之后已经被广泛应用于遥感领域,它不仅使图像蕴含了传统彩色图像的信息,还能提供其他波段的成像信息,使得图像分析研究突破三通道图像的限制。在显微病理学领域,高光谱图像丰富的图谱信息可以为病理诊断提供新的思路,解决传统的医学成像方式无法解决的难点问题。随着计算机技术与自动化技术的蓬勃发展,显微全玻片扫描仪已经获得了较为广泛的应用。然而,目前全玻片扫描仪的成像方式基本以彩色成像或荧光成像为主,高光谱成像技术还未成熟地应用其中。本论文提出了一套高光谱全玻片扫描成像系统的完整解决方案,研究了全玻片扫描过程中的关键方法,主要包括全玻片对焦与图像拼接预处理方法。基于这些方法,本文实现了显微病理高光谱全玻片扫描成像系统,该系统能为显微病理领域研究者提供研究数据。为了给后续扫描过程提供精准的定位信息,本文提出一种用于组织区域识别的二阶段精准定位分割方法CYU-Net。然后,在待扫区域上分配预对焦点,并对其进行精准对焦。针对传统清晰度搜索自动对焦方案速度慢的问题,本文提出了基于清晰度峰值搜索与Dv Af Net的混合自动对焦方法以实现大离焦量的快速预测。在图像拼接过程中,为消除光源分布不均匀与噪声的影响,本文提出一种基于视场内容的图像预处理方法,主要包括空白视场检测和高光谱图像去模糊。为筛选出空白视场,本文采用基于分块Shuffle Net-v2的检测方法。针对高光谱成像不同波段的聚焦差异性问题,本文提出高光谱图像去模糊增强方法HI-Net以获取高质量的高光谱图像。基于以上方法的处理,本文最终实现了高光谱与彩色全玻片图像的自动化扫描与生成。实验结果表明,本文提出的显微病理高光谱全玻片扫描成像系统解决方案具有硬件模块化设计、软件易扩展、算法实用性好的特点。该成像系统可以输出单视场或全玻片范围的彩色图像与高光谱图像,可为生物组织样本分析提供更为丰富的数据源。