高光譜成像儀獲取的高光譜圖像數據怎么分析?
發布時間:2024-03-01
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高光譜成像儀?在對樣本進行檢測時,不僅可以獲得樣本的光譜信息,還可以獲取樣本的圖像信息。對于高光譜圖像信息,由于數據比較的冗沉,就需要提取有效信息。本文對高光譜圖像數據的分析方法做了介紹。
高光譜成像儀在對樣本進行檢測時,不僅可以獲得樣本的光譜信息,還可以獲取樣本的圖像信息。對于高光譜圖像信息,由于數據比較的冗沉,就需要提取有效信息。本文對高光譜圖像數據的分析方法做了介紹。
高光譜成像儀高光譜圖像數據分析方法:
高光譜圖像數據分析方法有很多,例如圖像和光譜信息、圖像光譜信息融合,但基本流程可以歸納為四個步聚:
步驟一,高光譜圖像校正和修整
原始高光譜圖像信息是能量值,需要通過白板校正獲取反射率或吸收率。此外,由于成像設備的系統和隨機誤差,在光譜維兩端的波長圖像信噪比很低,且遠離成像儀光軸的空間區域成像信息弱。所以原始圖像或校正后的圖像通常要剔除這些噪聲較大的部分。
步驟二,高光譜圖像降維
提取圖像信息的方法,直接提取具有代表性、有意義的單一(或幾個)波長圖像;或基于波段比、波段差和差分等算法提取數個特征波長圖像,計算獲得新的轉換圖像,用于目標分割和識別;或采用主成分分析和獨立成分分析等常用的降維方法,獲取關鍵的主成分圖像。提取光譜信息的方法有,以一定像素數(即感興趣區域)的像素光譜平均后獲得平均光譜信息;或以全部目標的像素計算其平均光譜;或提取每個像素的光譜信息,用于像素分類分析。
步驟三,品質預測,目標檢測和識別
采用圖像信息,使用圖像處理的各種方法,尤其是較為簡單的圖像分割方法分離獲得目標。使用光譜信息,采用化學計量學方法,預測分析檢測對象的某個品質,或采用分類方法識別目標。
步驟四,目標分類
依據分割后圖像特征,或者光譜信息,采用模式識別方法分類目標。
高光譜圖像分析方法的特點:
第一,根據檢測目的的不同,采用不同的信息。外部品質檢測多采用圖像信息,而內部品質采用光譜信息。綜合品質需要使用圖像和光譜兩種信息。
第二,數據處理方法較為簡單。高光譜圖像的信息豐富,圖像和光譜信息可以互補其缺點,在數據處理中,數據預處理較為簡單,預測和分類方法也是常用方法。
第三,針對較難分割的目標,采用兩種信息融合來分割或提取目標。例如,基于像素光譜信息的像素分類近幾年開始應用。
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