• 产品名称:光谱成像技术应用
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  • 发布时间: 2021-09-30
产品详细

  当我们寻找问题的解决方案或把握机会时,通常很难找到完全适合的解决方案。本文介绍了光谱成像技术的概况,旨在帮助用户判断它是否可以成为成功解决方案的有效手段。

  高光谱成像具备图谱合一的特性,既体现图像的纹理、颜色等图像信息,并且每一个图像像元都包含更丰富的光谱(演示)信息,可用于分了、识别、定性以及定量反演地物属性,它输出的原始数据通常以“数据立方体”呈现出来的看做是每个像元的精细谱线展示了一个数据立方体的例子,它使用了两个空间维度(x和y)以及一个波长维度。

  图1.人脑只能利用视觉的三原色,而计算机视觉系统能够利用更多的颜色通道。有了更多的光谱(颜色)信息,光谱仪视觉系统就能更好的展现颜色差异。此外,光谱成像系统还可以检测红外谱段,从而可以利用人眼无法观察的反射率差异。

  1.需要精确的光谱或色彩信息。(例如,区分相似颜色的物体;测量绝对颜色(比如CIELAB),测量重叠的荧光信号)

  2.需要场景图像。(目标物不是均匀的一种颜色,或者我们感兴趣的区域中包含了多个对象,此时单点光谱仪无法准确采样或覆盖该区域)

  (2)两个鸡块接触会导致局部面糊过多,从而颜色较深且较脆。图2是用三个波段的光谱图像生成的炸鸡块的真彩色图。真彩色图像是用选用三个近似人类视场的 光谱图像波段生成的。其他图像效果,比如图1中的假彩色图像,可帮助我识别或突显出我们感兴趣的特征。

  图3显示了炸鸡块的色彩分类图。缺少面粉的区域列为蓝色,面糊过多或过脆的区域列为深棕色。另外,黄色和橙色用于区分浅金黄色和深金黄色区域。不属于任何这些地方的像元标识为黑色。

  实际情况中,人们可以利用这些结果来丢弃有较大瑕疵的鸡块,也可以利用浅金色和深金色像元的比例来控制烹调过程,或者烹制后通过混合使每一批鸡块深浅颜色协调兼具 不同的兴趣点有不同的代表性谱图。

  比如,对于图3的结果,从每个类别中挑选几个像元点的谱图,进行平均后形成一个代表性的光谱曲线)。

  除了幅度不同,这几个代表性的光谱曲线形状略有差别。可将这些曲线与图像中任意点的谱图进行对比——有多种算法用于比较。实际情况下,自然变异和噪声使得代表性谱线和单个像元谱图无法完全匹配。因此,往往设置一个阈值用以将像元分类。

  结束语:光谱成像技术是机器视觉应用的强大工具,尤其在区分相似颜色的物体或区域的领域。就像人眼一样,光谱成像可以被广泛的应用于各领域,包括质量控制(木材,纺织品,纸张,建筑材料,药物),过程控制(薄膜,含水量,颜色),分类(食品,可回收材料,矿物),遥感(水色遥感,环境遥感,农业遥感)等等。

  随着科技发展,光谱成像系统成本会逐步降低,该技术的应用领域也越来越广泛,从微观尺度的显微镜观测到宏观尺度的飞机航拍,光谱成像技术都将发挥重要的作用。

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