棱镜分光高光谱相机在农业医学司法壁画等的应用

2016/07/28   下载量: 5

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参考标准 3维数据

传统高光谱相机由于成像得到的是三维立方数据,所以成像只能是以线扫描的方式进行成像,然后应用软件进行图像拼接。由于导轨在扫描成像过程中,会有震动,速度不均,或者空气流动的干扰,从而造成图像的扭曲,拖尾,或者挤压的现象。 Quest-Innovation公司采用的棱镜分光技术可以有效消除图片畸变。相对传统的高光谱相机采用一片CCD,Quest-Innovation针对高光谱相机采用多片CCD成像,其中一片可作为参考图像,或者集成多光谱图像,剩下的一片CCD用于高光谱成像。因为存在参考图像,所以图像的拼接具有了参考,可以实现准确而快速的畸变消除。

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基于Quest-Innovation的高光谱相机拼图软件解决方案

传统高光谱相机由于成像得到的是三维立方数据,所以成像只能是以线扫描的方式进行成像,后应用软件进行图像拼接。

拼接一般效果如下:



由于导轨在扫描成像过程中,会有震动,速度不均,或者空气流动的干扰,从而造成图像的扭曲,拖尾,或者挤压的现象,因此在高光谱成像后,

一般需要进行图像算法的处理,一方面需要耗费大量的计算时间,另一方面,当扫描速度设置不合理时,小于额定值会造成扫描行之间的重叠,对

应于几标物就是同个部分多次重复成像,获得的幽像产生拉伸变形:大于额定值会造成行扫描行之问产牛距离,对应于几标物就是某些部分未来得

及成像(漏掉),获得的圈像产生托缩变形。

算法方面,常见的算法有:基于有理函数模型线阵影像校正算法,适用于大多数传感器,但是有理函数模型计算复杂,通常由于参量过多而导致解

的不稳定性, 且模型系数没有具体物理意义,校正精度存在一定不准确性。基于一般多项式的影像校正算法, 算法解算稳定,形式简单,在实际

中利用率较高,适用于多种传感器。

上述模型一般适用于线阵卫星影像的校正,且需要大量地面控制点解算模型参数, 对于平台受气流影响严重且幅面小的壁画文物线阵影像并不适用。

以下是传统高光谱算法拼图的流程图:

 

在以上的流程中,由于偏移扭曲是否达标会有一个阈值,不同的客户或者应用对阈值要求不一样,怎么样判断一幅图片是否完全修正,实际是一个相

对值,而很难得到一个绝对值。

Quest-Innovation公司采用的棱镜分光技术可以有效消除图片畸变。相对传统的高光谱相机采用一片CCD,Quest-Innovation针对高光谱相机采用多片

CCD成像,其中一片可作为参考图像,或者集成多光谱图像,剩下的一片CCD用于高光谱成像。因为存在参考图像,所以图像的拼接具有了参考,可

以实现准确而快速的畸变消除。

下图是Quest-Innovation独特的棱镜技术,可见棱镜会把光路分成多个通道,从而实现多个CCD的成像效果,使2D的参考成像成为可能。对于壁画成像

方案,我们用导轨平台进行高精度成像,结合2D参考成像进行图像拼接,形成准确拼接的图。


下图是高光谱相机配合导轨对大型壁画进行成像扫描的原理图。


图中方案显示,通过稳定的导轨,可以使高光谱成像仪得到稳定的扫描图像。而且导轨与一般的旋转云台扫描不同,导轨的每个点到壁画的距离相等,而

如果使用旋转云台扫描,会导致边缘与中央距离误差从而使得光学误差增加,精度降低。本方案还配置有标准光源作为壁画补光,标准光源可以与高光谱

成像仪固定,随着高光谱成像仪移动而移动。


Quest-Innovation基于2D成像的拼接技术示意图


 

综上,Quest-Innovation由于具有2D图像作为参考,无需要太多计算资源,确保每个像素点都能对齐,可以快速,精确实现整个高光谱图像的拼接。

高光谱相机的应用
1、 土地覆盖分类(深林火灾预警管理)
通过不同植被的光谱指纹分析,可以判断土地上植被的分布,从而对容易产生火灾的树种进行预警以及分析。
下图是通过归类后的高光谱植被分布分析:



2、 柑桔溃疡病的检测

航拍检测到的柑桔溃疡病分布


3、 大麻种植监控



大麻监控是各国禁毒的重要方法,而一般大麻种植都是出于树林与杂草之中,如果从遥感多光谱 去监控,必须要区别大麻与杂草或者树林的光谱指纹,

上图是大麻与各种植物在700~730nm之间的光谱分布,可见大麻在704~709nm之间出现一个峰值,可以调出这个波段,然后判定大麻的种植量以及分

布。



4、 油棕分布
油棕是亚洲一些国家的经济作物,高光谱成像仪可以列出油棕的分布,并且可以监测油棕林的健康状态,可以制成患病油棕的分布。
下图中,黄色的部分为患病油棕的分布,通过高光谱图像的处理,可以使收到病原感染的油棕得以显现。


5、 文物处理与再现



以上是英国羊皮纸的图像增强,可以消除背景噪声,使笔迹信息得以清晰呈现,增强文献的可读性。  



上图是通过两个光谱的差分处理实现字迹的再现。






艺术品的创作修改
 

上图很明显地显示这张画经过了修改,修改者可能在创作过程中出现一些错误,所以用另一种颜料把原理的覆盖掉,旧的设计在红外波段清晰可见。


6、 字迹鉴别



上图是牛津图书馆一个祈祷书籍上通过在880nm的波长处发现有签名。显示出人眼不能看到的波段的信息。




7、 材料鉴定
下图是莫高窟壁画某一块通过高光谱判断颜料的材料



上图的光谱信息可以看出颜料的材料是由红土组成的。


8、 在医疗方面的应用

下图是显微镜的多光谱分析图。


上半部分是RGB彩图。
下半部分是多光谱伪彩色图。
通过多光谱的分析与处理,细胞质区域与细胞核区域很明显区分开来,不同的细胞核也展现出不同的光谱类型。


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