高光譜成像技術的原理及光譜數(shù)據(jù)的分析處理方法
發(fā)布時間:2024-03-22
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高光譜成像技術是一門新興的無接觸式檢測技術,它可以獲得樣本的光譜信息和圖像信息,對樣本進行定性與定量的分析。本文對高光譜成像技術的原理及光譜數(shù)據(jù)的分析處理方法做了介紹。
高光譜成像技術是一門新興的無接觸式檢測技術,它可以獲得樣本的光譜信息和圖像信息,對樣本進行定性與定量的分析。本文對高光譜成像技術的原理及光譜數(shù)據(jù)的分析處理方法做了介紹。
高光譜成像儀的工作原理:
高光譜成像技術主要融合了光學、電子學、數(shù)字圖像信息處理及計算機科學等技術,是一門新興的無接觸式檢測技術。其產(chǎn)生的圖像具有空間和光譜兩重信息,每個像素都保存相應位置的光譜信息,光譜也反映該特定像素的信息。
高光譜成像一般有兩種系統(tǒng),一種是基于濾波片的成像系統(tǒng),其裝置主要由電荷耦合器件(CCD)攝像頭和濾波片組成;另一種是基于圖像光譜儀的高光譜圖像系統(tǒng),主要由CCD或相機、光譜儀、照明單元、采集控制及處理軟件組成。
圖像采集方式有逐點掃描式、線推掃式以及面幀式,目前應用最多的是線推掃式。圖像光譜儀的核心部件是棱鏡-光柵-棱鏡(PCP)單元,并配備狹縫,在推掃過程中待測物一條窄帶的反射光束通過PGP單元,被色散后投射到CCD探測器上,物體表面的多個條帶光譜圖像進行拼接,得到整個物體的高光譜圖像。
光譜采集方式包含反射、透射、散射和熒光4種模式、其光譜覆蓋面包含紫外、可見光、近紅外和巾紅外區(qū)域、所獲波段信息量大、分辨率高、連續(xù)性強,可為待測物體屬性分析與判斷提供依據(jù)。
高光譜成像儀光譜數(shù)據(jù)的分析處理方法:
高光譜圖像數(shù)據(jù)處理的分析方法有很多,一般的分析流程是對原始光譜信息進行校正和預處理之后進行降維,選擇關鍵信息建立模型進行結果分析。
1.數(shù)據(jù)校正與預處理
原始高光譜圖像信息是能量值,圖像采集過程受外界光照強度、試樣表面陰影等的影響較大,需要通過白板校正獲取反射率或吸收率。圖像預處理可以通過直方圖均值化或主成分分析(PCA),常用的光譜信息預處理方法有平滑、求導、遺傳算法(GA)、歸化(NOR)、標準正態(tài)變量變換(SNV)和多元散射校正(MSC)等。經(jīng)過數(shù)據(jù)校正和預處理,有助于提高高光譜的信噪比以及實現(xiàn)原始光譜數(shù)據(jù)的挖掘。
2.數(shù)據(jù)降維
對于圖像信息,可以直接提取具有代表性的單一或幾個波長范圍內(nèi)的圖像,也可以采用主成分分析法、最小噪聲分離法(MNF)、獨立成分分析法(ICA)等獲取關鍵的主成分圖像,還可以采用波段比算法、差分算法等提取數(shù)個特征波長圖像,計算獲得新的圖像。對于光譜信息,可以以全部目標像素或感興趣區(qū)域的像素光譜平均后獲得平均光譜信息,也可以提取每個像素的光譜信息用于像素分類分析。
3.模型建立與分析
使用圖像信息,可以采用各種圖像處理技術對圖像進行分割獲取有效信息,提取相關特征參數(shù)建立模型。使用光譜信息,可以采用化學計量學方法如多元線性回歸(MLR)、主成分回歸(PCR)、偏最小二乘回歸(PLSR)、支持向量機(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)等,建立定性或定量分析模型。在樣本集挑選時可以根據(jù)分析方法的不同來選擇,如定性分析可以用隨機挑選法、Kennard-Stone法等,定量分析中可以用含量梯度法和SPXY法等。
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