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光譜成像技術(shù)有哪些類(lèi)型?高光譜成像技術(shù)的原理是怎么樣的?

發(fā)布時(shí)間:2023-10-13
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光譜成像技術(shù)有哪些類(lèi)型?光譜成像技術(shù)是一種在測(cè)得的大量連續(xù)的光譜帶上同時(shí)獲得樣品空間信息的成像技術(shù),每個(gè)光譜圖像的像素單元是光譜信息和圖像信息的結(jié)合。其根據(jù)光譜分辨率的不同,可以分為:多光譜成像、高光譜成像和超光譜成像三種類(lèi)型。那么,高光譜成像技術(shù)的原理是怎么樣的?本文為大家作了介紹。

光譜成像技術(shù)有哪些類(lèi)型?光譜成像技術(shù)是一種在測(cè)得的大量連續(xù)的光譜帶上同時(shí)獲得樣品空間信息的成像技術(shù),每個(gè)光譜圖像的像素單元是光譜信息和圖像信息的結(jié)合。其根據(jù)光譜分辨率的不同,可以分為:多光譜成像、高光譜成像和超光譜成像三種類(lèi)型。那么,高光譜成像技術(shù)的原理是怎么樣的?本文為大家作了介紹。

高光譜成像技術(shù)

光譜成像技術(shù)的類(lèi)型:

目前常用的光譜成像的波段范圍有兩種,可見(jiàn)光/近紅外區(qū)的波段范圍是400~1000nm,短波紅外區(qū)的波段范圍是900~2500nm。如果根據(jù)光譜分辨率對(duì)光譜成像技術(shù)進(jìn)行分類(lèi),光譜成像技術(shù)一般可分成三類(lèi)。

(1)多光譜成像:光譜分辨率在△λ/λ=0.1數(shù)量級(jí),通常傳感器在可見(jiàn)光和近紅外光譜區(qū)域只有幾個(gè)到十幾個(gè)波段。

(2)高光譜成像:光譜分辨率在△λ/λ=0.01數(shù)量級(jí),傳感器在可見(jiàn)光和近紅外光譜區(qū)域有幾十到數(shù)百個(gè)波段,光譜分辨率可達(dá)nm級(jí)。

(3)超光譜成像:光譜分辨率在△λ/λ=0.001數(shù)量級(jí),傳感器在可見(jiàn)光和近紅外光譜區(qū)域可多達(dá)數(shù)千個(gè)波段,超光譜成像系統(tǒng)由于具有極高的光譜分辨率和較多的波段數(shù),主要用于氣體化學(xué)成分測(cè)定、大氣微粒探測(cè)等實(shí)驗(yàn)室科學(xué)研究領(lǐng)域。高光譜、多光譜成像系統(tǒng)應(yīng)用范圍較廣,實(shí)用性較強(qiáng),已經(jīng)在食品檢測(cè)的領(lǐng)域得到了應(yīng)用。


高光譜成像技術(shù)的原理:

高光譜成像技術(shù)(Hyperspectral Imaging,HSI)是運(yùn)用最早、最突出的光譜成像技術(shù),目前在不同行業(yè)和領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。如下圖所示,高光譜成像儀是光譜成像分析系統(tǒng)的核心,由成像光譜儀與CCD探測(cè)器結(jié)合而成,可高效快速獲取被測(cè)物的光譜和圖像信息。

高光譜成像系統(tǒng)的工作原理

在樣品圖像采集時(shí),光譜成像儀接收被測(cè)物體表面反射和透射光在X軸上進(jìn)行分光、在Y軸上進(jìn)行成像,獲得光譜信息和一維影像。由于樣品的不斷移動(dòng),從而能夠得到連續(xù)的光譜信息以及一維影像,所有的數(shù)據(jù)被計(jì)算機(jī)圖譜采集平臺(tái)采集。將所有窄波段的光譜信息和圖像進(jìn)行融合,最后得到了整個(gè)樣品的光譜圖像。光譜圖像采集可以通過(guò)系統(tǒng)的圖像獲取方式進(jìn)行,主要分為點(diǎn)掃描(逐點(diǎn)光譜掃描)、線掃描(逐行空間掃描)和面掃描三種,具體工作原理如下圖所示。

高光譜成像系統(tǒng)的構(gòu)成及數(shù)據(jù)采集

高光譜成像技術(shù)高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法:

高光譜圖像數(shù)據(jù)塊能夠?yàn)楸粰z樣品提供詳盡的內(nèi)外部信息,但同時(shí)由于波譜段多、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)相關(guān)性強(qiáng)等特點(diǎn),給數(shù)據(jù)處理造成了維數(shù)災(zāi)難。目前,國(guó)內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)處理的方法是:先選擇感興趣區(qū)域(ROI),在采用主成分分析法(PCA)、獨(dú)立成分分析法(ICA)以及遺傳算法(GA)等對(duì)感興趣區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行分析降維,去除大量冗余信息,找出特征波長(zhǎng),并建立相應(yīng)的判別模型。常用的建模方法有 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(BPANN)、多元線性回歸法(MLR)以及偏最小二乘法(PLS)。

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