光谱成像技术结合了光谱技术和传统成像技术的特点,能够获取空间中光线在不同波段的响应,进而获取待测目标的二维图像数据和一维光谱数据,从而广泛应用于军事侦查、材质鉴别和医疗诊断等领域。传统光谱成像设备体积大、成本较高,通常采用时序扫描技术,无法采集动态场景光谱信息。动态光谱视频的采集、光谱设备的小型化和可移动性成为了制约光谱成像技术广泛应用的关键因素。本文围绕机载光谱视频采集系统中的成像原理和算法加速以及多光谱人脸活体检测算法展开研究,主要工作和创新点如下:1.本文参与研制了一套小型化机载光谱视频采集系统。设计了光谱视频相机机载系统架构,提出了光谱切片压缩算法,极大提高了光谱数据压缩率,降低光谱数据传输带宽,可实现光谱分辨率2～6 nm,空间分辨率2048×1536,视频帧率20 fps的光谱数据实时采集和处理。2.本文提出了一种基于CUDA的加速光谱重建算法。本文基于CUDA的软硬件架构特性实现光谱重建算法的并行计算,使得光谱重建速度提升了50～75倍左右,从而实现了光谱数据的实时重建,使得光谱系统的应用更加广泛。3.本文提出了一种基于多光谱的人脸活体检测算法。利用人脸皮肤的光谱特性设计了一种多光谱人脸活体检测算法,提高了人脸活体检测的准确性和稳定性,从而能够防御人脸识别中常见的欺诈手段。