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高光譜圖像技術(shù)的系統(tǒng)組成及高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理方法介紹

發(fā)布時(shí)間:2023-08-18
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高光譜圖像技術(shù)集中了光學(xué)、電子學(xué)、信息處理以及計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù),把傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機(jī)地結(jié)合在一起而形成的先進(jìn)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)。具有超多波段、光譜高分辨率和圖譜合一的特點(diǎn)。本文對(duì)高光譜圖像技術(shù)的系統(tǒng)組成及高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理方法做了介紹,對(duì)此感興趣的朋友可以了解一下!

高光譜圖像技術(shù)集中了光學(xué)、電子學(xué)、信息處理以及計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù),把傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機(jī)地結(jié)合在一起而形成的先進(jìn)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)。具有超多波段、光譜高分辨率和圖譜合一的特點(diǎn)。本文對(duì)高光譜圖像技術(shù)的系統(tǒng)組成及高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理方法做了介紹,對(duì)此感興趣的朋友可以了解一下!

顯微高光譜成像系統(tǒng)

高光譜圖像技術(shù)的系統(tǒng)組成:

基于高光譜圖像的無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)主要包括硬件平臺(tái)(高光譜圖像的獲?。┖蛙浖?shù)據(jù)處理(高光譜圖像數(shù)據(jù)分析)兩部分。

硬件平臺(tái)主要由光源、分光部件、CCD、圖像采集系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)所組成。根據(jù)分光部件的不同,其硬件平臺(tái)又有2種不同的組建方式,即基于濾光片的高光譜圖像獲取系統(tǒng)和基于成像光譜儀的高光譜圖像獲取系統(tǒng)?;跒V光片的高光譜圖像獲取系統(tǒng)是通過(guò)連續(xù)采集一系列波長(zhǎng)條件下的二維圖像,再對(duì)應(yīng)于不同波長(zhǎng)得到三維檢測(cè)信息。這種方法所采用的成像裝置主要由CCD和可用于波長(zhǎng)選擇的部件組成,如下圖所示。

基于濾光片的高光譜圖像獲取系統(tǒng)及三維圖像塊示意圖

基于成像光譜儀的高光譜圖像獲取系統(tǒng)是采用“推掃式”成像方法獲取高光譜圖像。探測(cè)器在光學(xué)焦面的垂直方向橫向排列完成橫向掃描,可以獲取目標(biāo)在對(duì)應(yīng)條狀空間中每個(gè)像素在各個(gè)波長(zhǎng)下的圖像信息;同時(shí)在系統(tǒng)傳送帶前進(jìn)過(guò)程中,探測(cè)器完成縱向掃描,綜合縱橫掃描信息可得到檢測(cè)目標(biāo)的三維高光譜圖像信息。這種成像裝置由包含分光系統(tǒng)和成像系統(tǒng)的成像光譜儀組成,通過(guò)光纖與光源的耦合,激發(fā)光源發(fā)出的光功率最大限度地通過(guò)光纖傳輸,最終照射在待測(cè)物上,從而提高發(fā)射光的產(chǎn)生效率,如下圖所示。

基于成像光譜儀的高光譜圖像獲取系統(tǒng)及三維圖像塊示意圖

高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理方法:

高光譜圖像數(shù)據(jù)分析是高光譜圖像檢測(cè)系統(tǒng)中重要的組成部分,軟件數(shù)據(jù)處理方法是依據(jù)高光譜圖像特點(diǎn)提出的。高光譜圖像技術(shù)雖然在信息上有獨(dú)特的優(yōu)越性,但是由于高光譜圖像數(shù)據(jù)具有波段數(shù)多、光譜分辨率高和數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn),給數(shù)據(jù)分析和處理帶來(lái)不便。因此,選擇合理的圖像數(shù)據(jù)處理方法對(duì)高光譜圖像無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)非常重要。

目前高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法主要有2類:基于光譜空間的檢測(cè)方法與基于特征空間的檢測(cè)方法?;诠庾V空間的檢測(cè)方法在高光譜圖像檢測(cè)中是比較常用的方法,其需要預(yù)先知道檢測(cè)對(duì)象品質(zhì)的實(shí)測(cè)光譜參數(shù),通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)光譜與參考光譜之間的匹配或?qū)崪y(cè)光譜與光譜數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)光譜間的比較,計(jì)算兩者之間的相似性或差異性,用來(lái)檢測(cè)目標(biāo)物質(zhì)的品質(zhì)?;谔卣骺臻g檢測(cè)方法的基本思想是從特征空間的分布規(guī)律出發(fā),通過(guò)提取同一檢測(cè)對(duì)象圖像上不同品質(zhì)指標(biāo)呈現(xiàn)的不同分布特性,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)對(duì)象的品質(zhì)檢測(cè)和識(shí)別。此方法首先需要分析檢測(cè)對(duì)象不同品質(zhì)指標(biāo)表現(xiàn)出來(lái)的特征及其與背景特征間的分布差異,然后通過(guò)相應(yīng)的特征提取方法突出圖像中的檢測(cè)目標(biāo)的特征,最后通過(guò)圖像分割算法提取檢測(cè)目標(biāo)的品質(zhì)指標(biāo)。

總體來(lái)說(shuō),目前高光譜圖像處理方法主要包括:主成分分析、小波變換、獨(dú)立成分分析等。此外,近年來(lái)又發(fā)展起來(lái)一種支持向量機(jī)的方法,它適用于小樣本檢測(cè),也成為了高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)的一個(gè)重要研究方向。

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