传统光谱仪较RGB彩色相机相比能获取更多的颜色信息,可运用于军事、医疗、物质检测、科学观测等许多领域中。但是传统光谱仪大多采用时序曝光或者空间扫描的原理,以牺牲时间信息或者空间信息来换取光谱信息,这样就无法获得高光谱信息在时间维度或空间维度上的变化,通常只用于观测静态样本。而且传统光谱仪采用特殊的光学元件或定制的机械构造,往往体积庞大、结构复杂、价格昂贵,使其应用受到限制。基于RGB与灰度双目对称的棱镜掩膜式高光谱相机,利用RGB的高空间分辨率像素值与灰度相机的高光谱分辨率响应值,经双边滤波算法实现高空间高光谱分辨率实时的信息获取,较传统光谱仪在结构原理和效果上有明显改善。但是这种棱镜掩膜式高光谱相机采用X86桌面计算机作为控制处理核心,体积大功耗大,不带携带,同时在CPU上双边滤波算法的执行速度缓慢,也使其应用受限。针对上述棱镜掩膜式高光谱相机的高功耗大体积的问题,本论文结合嵌入式系统技术与棱镜掩膜式高光谱采集理论,实现了一种嵌入式高光谱分辨率视频采集系统。以低功耗的Tegra K1处理器为控制处理核心连接前端的采集相机和后端的显示设备,利用Tegra K1处理器外设可扩展性,将系统的采集处理显示模块集成起来,缩小系统体积,降低系统功耗。同时以可裁剪的Linux内核为基础,移植嵌入式Ubuntu系统,以Qt图形库为基础,设计可交互的应用程序,通过界面上的控制按钮完成RGB与灰度双目相机对图片视频的采集,高分辨率光谱数据计算,任一像素点光谱曲线绘制及伪彩色图片合成显示等功能,方便操作使用,大大提高了实用性。针对CPU上算法执行速度慢的问题,本论文利用Tegra K1处理器上可编程的GPU CUDA核心,实现了在CUDA多核心上并行执行双边滤波算法来获取高光谱数据的过程,提高了算法执行速度,较x86计算机CPU上算法执行速度提高5倍以上,较Tegra K1的CPU上算法执行速度提高10倍以上,性能上有明显提升。