高光譜成像儀獲取的光譜數(shù)據(jù)怎么處理?
發(fā)布時(shí)間:2024-05-17
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高光譜成像儀?作為精密的光學(xué)儀器,它在對(duì)樣品進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)時(shí),不僅可以獲得樣品的光譜信息,還可得到樣品的圖像信息。那么,高光譜成像儀獲取的光譜數(shù)據(jù)怎么處理?下文做了介紹。
高光譜成像儀作為精密的光學(xué)儀器,它在對(duì)樣品進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)時(shí),不僅可以獲得樣品的光譜信息,還可得到樣品的圖像信息。那么,高光譜成像儀獲取的光譜數(shù)據(jù)怎么處理?下文做了介紹。
通過(guò)成像光譜儀采集獲得的高光譜圖像,首先要進(jìn)行黑白校正(白板校正和暗場(chǎng)校正),即反射率的歸一化處理。然后,選取感興趣區(qū)域,提取感興趣區(qū)域內(nèi)所有點(diǎn)的反射率光譜并取平均值。提取所有樣品的平均光譜,得到光譜數(shù)據(jù)矩陣。
其中每一個(gè)像素點(diǎn)都對(duì)應(yīng)著一條完整的光譜曲線,每一條光譜曲線同樣對(duì)應(yīng)著一副二維的幾何圖像。實(shí)驗(yàn)中,樣品數(shù)量高達(dá)上千個(gè),又有上百個(gè)波段,這往往導(dǎo)致光譜數(shù)據(jù)矩陣非常龐大。因此,如何有效地挖掘龐大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有效信息成為光譜分析技術(shù)需要解決的首要問(wèn)題。通常,數(shù)據(jù)分析分為以下幾個(gè)步驟:
1.光譜預(yù)處理
預(yù)處理可以有效減少系統(tǒng)噪音、雜散光等對(duì)成像的影響,從而獲取信噪比高、背景干擾較低的數(shù)據(jù)。常用的光譜預(yù)處理方法有:平滑、歸一化、多元散射校正、求導(dǎo)、變量標(biāo)準(zhǔn)化等。
2.提取特征波長(zhǎng)
光譜數(shù)據(jù)的高維及共線性問(wèn)題往往降低模型的運(yùn)算效率和精度。選取有效的特征波長(zhǎng)不僅降低了維數(shù)問(wèn)題,而且最大程度上包含樣品的原始信息,進(jìn)而達(dá)到簡(jiǎn)化運(yùn)算的目的。常用的提取特征波長(zhǎng)的方法有:回歸系數(shù)法、連續(xù)投影算法、載荷系數(shù)法、遺傳算法、競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法等。
3.回歸或分類模型的建立
用提取的特征波長(zhǎng)和待測(cè)參數(shù)建立回歸或分類模型。常用的建模方法有:主成分分析、多元線性回歸、主成分回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、偏最小二乘法、最小二乘支持向量機(jī)等。
另外,以上所述的步驟僅僅是針對(duì)光譜的處理,而高光譜圖像還可以看作是每個(gè)波段圖像的疊加,這些圖像包含樣本豐富的空間分布屬性。圖像紋理反映像素的空間位置和亮度值變化,進(jìn)而反映樣本幾何結(jié)構(gòu)的變化。因此,通過(guò)提取高光譜圖像的紋理變量信息(包括對(duì)比度、方差、熵等)同樣可以建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。
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