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高光谱成像技术之高光谱成像技术的原理及特点

时间:2025-01-03 点击:122次

高光谱成像技术是一种综合型光谱成像技术,将光谱学与机器视觉相结合,可以同时获得检测目标的一维光谱信息与二维空间信息,具有“图谱合一”的优势,可以实现对样本的快速、无损检测,为有关行业提供了有效的分析手段。本文对高光谱成像技术的原理及特点做了介绍,感兴趣的朋友可以了解一下!

高光谱成像仪

什么是高光谱成像技术?

高光谱成像技术是新一代光电检测技术,兴起于20世纪80年代,目前UV任延血及展干。高光谱成像是相对多光谱成像而言,通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比,具有更丰富的图像和光谱信息。如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类,一般可分成3类:

1.多光谱成像(Multi spectral)——光谱分辨率在0.1μm数量级,这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。

2.高光谱成像(Hyper spectral)——光谱分辨率在0.01μm数量级,这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段,光谱分辨率可达nm级。

3.超光谱成像(Ultra spectral)——光谱分辨率在0.001μm数量级,这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。


高光谱成像技术的基本原理:

高光谱图像是一系列光波波长处的光学图像(光源有特定的波长),它比多光谱图像有更高的波长分辨率,通常分辨率可达到1~3nm。高光谱图像数据是三维的,有时称为图像块。其中二维是图像像素的横纵坐标信息(以坐标x和y表示),第三维是波长信息(以λ表示)。例如,一个为512x512像素的图像检测器阵列在100个波长处获得样品图像信息,图像块就是512 x512x100的三维阵列。

高光谱图像技术的硬件组成主要包括光源、CCD摄像头、装备有图像采集卡的计算机和单色仪。光源的波谱范围可以在紫外(200nm~400nm)、可见光(400nm~760nm)、近红外(760nm~2560nm)以及波长大于2560nm的区域。摄像头能接受从物体表面反射或透射来的光,并通过CCD传感器把光信号转换成电信号。CCD传感器分为线列(一次曝光获得一维图像信号)和面列(一次曝光获得二维图像信号)两种,后者比前者的成本高。图像采集卡把CCD得到的模拟信号转换成数字信号,并通过计算机显示出来。单色仪用来获得特定波长的光,特定波长的光可通过滤波器(滤波片)和图像光谱仪两种方式获得。因此,根据单色仪的不同,可以分为如下两种高光谱图像采集系统。

第一种是基于滤波器或滤波片的高光谱图像系统,如下图左所示。这种万法所米用的成像装置主要由CCD摄像头和可用于波长选择的元件组成。常用的波长选择元件有窄带滤波片、液晶可调式滤镜、声光可调式滤镜等。高光谱图像获取方法是:通过连续采集一系列波段条件下的样品二维图像,即在每个波长λi(i=1,2,3,…n;其中n为正整数)得到一幅二维图像(横坐标为x,纵坐标为y),从而得到三维图像块(x,y,λ),如上图右所示。

基于滤波器或滤波片的高光谱图像系统

第二种是基于光谱仪的高光谱图像系统,如下图左所示。这种成像装置主要由CCD摄像头和光谱仪组成。CCD摄像头采用线列探测器作为敏感元件。工作时,图像光谱仪将检测样品反射或透射来的光分成单色光源后进入CCD摄像头。该系统采用“扫帚式”成像方法得到高光谱图像。线列探测器在光学焦面的垂直方向作横向排列完成横向扫描(x轴向),可以获取对象条状空间中每个像素在各个波长条件的图像信息;同时在检测系统输送带前进过程中,排列的探测器就好像扫帚扫地一样扫出一条带状轨迹,从而完成纵向扫描(y轴向),综合横纵扫描信息就可得到样品的三维高光谱图像数据,如下图右所示。

基于光谱仪的高光谱图像系统


高光谱成像技术的特点:

1.波段多,波段宽度窄

成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。与传统的遥感相比,高光谱分辨率的成像光谱仪为每一个成像象元提供很窄的(一般<10nm)成像波段,波段数与多光谱遥感相比大大增多,在可见光和近红外波段可达几十到几百个,且在某个光谱区间是连续分布的,这不只是简单的数量增加,而是有关地物光谱空间信息量的增加。

2.光谱响应范围广,光谱分辨率高

成像光谱仪响应的电磁波长从可见光延伸到近红外,甚至到中红外。成像光谱仪采样的间隔小,光谱分辨率达到完美·体育级,一般为10nm左右。精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细完美·体育征。

3.可提供空间域信息和光谱域信息

即“谱像合一”,并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。在成像高光谱遥感中,以波长为横轴,反射值为纵轴建立坐标系,可以使高光谱图像中的每一个像元在各通道的反射值都能产生1条完整、连续的光谱曲线,即所谓的“谱像合一”。

4.数据量大,信息冗余多

高光谱数据的波段众多,其数据量巨大,而且由于相邻波段的相关性高,信息冗余度增加。

5.数据描述模型多,分析更加灵活

高光谱影像通常有三种描述模型:图像模型、光谱模型与特征模型。

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