窄带快照式多光谱成像色彩还原方法

由于兼具光谱分辨和空间分辨能力, 快照式窄带多光谱成像在资源遥感、精准农业、医疗检测等领域将有广泛应用。由于该方法使用窄带成像来提高光谱分辨率及图像对比度,所获得的图像是灰度信息,失去了场景的色彩信息,不便专家对图像鉴别、评价与赏析。已有的色彩还原算法主要针对光谱波段带宽较宽或者多个波段叠加基本覆盖整个可见光谱范围等两种光谱成像仪,不适合窄带多光谱成像方法的色彩还原。该研究适合于快照式窄带多光谱成像的色彩还原方法,提出建立窄带多光谱彩色相机的概念。首先,提出两种窄带多光谱色彩还原方法：(1)基于CIE色度系统三刺激值色的,(2)基于贝尔阵列插值算法的;其次,分别应用两种算法还原快照式窄带多光谱相机所获得的植物、手臂及宫颈组织等三种代表性场景窄带多光谱灰度图像;之后,计算并比较表征两种算法所得的代表性场景彩色图像的均值、方差、熵及梯度等表征图像质量的参数数值,确定出适合快照式窄带多光谱成像的色彩还原方法;最后,对所确定的色彩还原算法进行色偏校正。实验结果表明,基于CIE三刺激值色彩还原方法比贝尔阵列插值法更适用于窄带多光谱成像颜色复原。配合使用CIE三刺激值色彩还原方法及灰度图象校正算法,从窄带光谱成像所获得的植物、手臂皮肤及宫颈组织的灰度图像所还原出的近彩色图像逼近物体真实色彩,满足人眼观察习惯。介绍了仅覆盖可见光光谱范围30%的窄带多光谱图像进行色彩还原的方法,该方法证明快照式窄带多光谱成像可以兼具光谱分辨能力,同时保持可供人主观辨识的色彩信息。所提出实现快照式窄带多光谱彩色成像的方法,有望设计不同于传统RGB相机的彩色相机实施方案。     

AOTF多光谱成像系统中色差分析及硬件补偿策略

针对声光可调谐滤光器(AOTF)多光谱成像系统中存在色差,使得不同波长下成像清晰所需焦距有所差异,即使在固定波长下,由于横向(衍射方向)光谱展宽,出现横线清楚竖线模糊的现象,本文对AOTF中的色差做了具体分析,指出了成像模糊的原因。根据AOTF多光谱成像系统成像特点,进一步提出了一种改进的SSIM算法作为图像的清晰度评价函数,原算法中目标为两幅图像(一幅为参考图像,一幅为待测图像),而此算法中将目标设定为一幅图像中的相邻行进行相似度分析,明暗变化边缘相似度小说明对比度大,从而图像较为清晰。使用以此算法为核心的自动聚焦对AOTF多光谱成像系统中由色差引起的图像质量进行补偿,计算量小,速度快。通过实验验证了此补偿策略的可行性和实用性,结果表明此策略能够有效解决AOTF多光谱成像系统中因色差引起的图像模糊问题,具有重要的应用价值。     

基于独立成分分析法ICA的多光谱重建

构造了一个6通道,8-bit多光谱相机(MSC)模型作为图像采集装置(包括一个三色数码相机和一个滤光片),在多光谱成像技术基础上,通过模拟相机的数码响应,对物体表面的反射光谱进行重建。由数码相机的响应值得到物体的光谱反射比。使用独立成分分析法来进行数据压缩,光谱重建结果分别用CIE1976色差,光谱反射比RMS误差和反射比相对误差进行评价。20例训练样本的平均CIE1976色差为0.1579,平均反射比均方差为0.0099,平均反射比相对误差为0.0107;12例待测样品的平均CIE1976色差为0.7150,平均反射比均方差为0.0309,平均反射比相对误差为0.0312。结果说明,基于独立成分分析法的光谱重建是一种有效的光谱重建方法。     

用于植物病虫害诊断的多光谱成像系统

准确重建被测目标的颜色信息对实现可靠的植物病虫害诊断具有十分重要的意义。文章提出把多光谱成像技术应用于植物病虫害诊断,所采集的多光谱图像可以从光谱维和图像维反映被测目标的特征信息。在此基础上,实验采用16个窄带滤色片、单色面阵CCD、积分球混合光源照明和标准观测环境建立了能进行适时、无损检测的多光谱成像系统。并利用该设备对Macbeth色卡中8个色卡进行光谱和颜色重建,重建的结果与光谱辐射度计的测量结果进行了比较。通过对光谱匹配角度和CIE标准色差分析,证明这种多光谱成像系统能够准确、稳定地重建出目标的光谱信息和颜色信息。     

基于双通道剪切干涉的高光谱偏振成像方法

光谱偏振成像技术可同步测量目标的空间信息、光谱成分和偏振特性分量,在天文物理研究、大气成分的探测和生物医学等领域具有巨大的发展潜力。偏振信息的同步获取通常牺牲光谱成像的空间分辨率,为避免光谱成像空间分辨率的降低,提出基于双通道剪切干涉的高光谱偏振成像方法。利用双矩形干涉器实现双通道剪切干涉,两个通道分别进行高分辨率干涉光谱成像以及基于微偏振阵列的光谱偏振成像。分析了双通道剪切干涉以及基于微偏振阵列调制的傅里叶变换光谱偏振成像原理,论述了光谱信息反演方法以及偏振信息提取方法。搭建了实验装置,对实际场景目标进行光谱偏振成像实验,获得了目标的高空间分辨率光谱图像和偏振分量信息。研究表明,该高光谱偏振成像技术可同步进行偏振成像测量和高分辨率光谱成像测量。     

多光谱成像技术分析彩色艺术品的相关基础研究

多光谱成像技术集数字成像和光谱测量技术于一体,是一种记录光学信息的新型无损分析技术。基于对国内外文化遗产领域多光谱成像技术研究现状的分析,使用自行搭建的多光谱成像系统对敦煌壁画颜料模拟试板和现代国画在300~1000 nm范围内进行光谱图像采集,检验多光谱成像系统的适用性。结果显示多光谱图像能对外观相近的不同颜料做出快速区别,结合激光显微拉曼光谱技术,可进一步识别样品中颜料的种类;同时,多光谱图像还能够揭示具有紫外激发可见荧光特性的物质分布、画稿中的底稿信息、水渍痕迹等信息。实验表明多光谱成像技术可以有效获取彩色艺术品的多样化信息,在彩色艺术品研究领域具有良好的应用前景。     

基于太赫兹时域光谱技术的伪色彩太赫兹成像的实验研究

提出了一种伪色彩太赫兹成像技术. 通过引入频域色彩区间积分, 建立了一套基于太赫兹时域光谱技术的伪色彩太赫兹成像系统, 实验分别研究了乳糖和对氨基苯甲酸两种不同白色化学粉末的伪色彩成像和灰度成像, 研究了不同颜色区间定义对伪色彩图像的影响, 讨论了利用不同频率信息成像系统所能达到的空间分辨率. 研究结果表明, 伪色彩成像技术可以将不同的物质信息同时成像在一张太赫兹图像中, 通过不同物质在太赫兹图像中呈现出的颜色差别来区分不同的物质及其分布. 克服了传统的太赫兹灰度成像技术中, 需要多张图像来区分不同的物质的问题, 提高了成像速度, 降低了筛选难度. 利用高频信息进行伪色彩成像, 可以将系统成像的空间分辨率提高到0.4 mm. 伪色彩成像方式可以更直观快捷地显示样品的基本属性, 对于实现太赫兹安检的初检和快速筛选具有重大的现实意义.     

基于液晶可调变滤色器的光谱图像获取及颜色重建方法

基于液晶可调变滤色器(LCTF)的光谱成像系统具有光谱分辨率高、结构紧凑、控制灵活等特点。搭建了一套可见光波段的高分辨率LCTF光谱成像系统,对系统的光谱图像获取及彩色图像重建方法进行了研究;建立了系统的光谱及颜色重建模型;基于标准色卡及标准测色系统,对该系统的颜色复现效果进行了实验验证;实验结果表明,该LCTF光谱成像系统的彩色图像颜色复现精度达可到较小色差水平。     

基于BP神经网络的数码相机特性化

由于数码相机的颜色空间是依赖于设备的,对于一个具体的数码相机,其光谱响应与设备独立的CIE标准观察者颜色匹配函数是一个非线性关系,因此不能真实复制场景的颜色。特性化彩色图像设备是提高图像的颜色复制质量的一个重要方法。介绍一种基于BP神经网络数码相机特性化方法。采用Munsell颜色系统作为目标色,大样本训练空间。测试了不同的网络结构和样本空间分布。训练样本平均色差为1.75CMC(1∶1)色差单位,测试样本为2.16。该方法在数码相机颜色测量、光谱重建等领域有广泛的应用前景。     

基于宽带滤波调制的光谱成像技术实验研究

基于宽带滤波调制的计算光谱成像技术是航空航天光谱成像遥感领域中一种极具应用潜力的新型计算光谱成像技术。目前该技术主要应用于光谱测量仪器的小型化领域,缺少针对光谱成像遥感领域的相关研究。因此,针对该技术应用于光谱成像遥感领域的可行性开展实验研究。首先简要介绍宽带滤波调制光谱成像技术的基本原理;然后针对空间光学遥感工程的实际需求,采用彩色玻璃滤光片结合工业相机搭建宽带滤波调制光谱成像的原理样机系统,并对其进行光谱成像实验验证;最后分析评价所获取的光谱图像,研究影响该技术的测量精度及其主要影响因素。实验结果表明,该技术的重建光谱准确度约为23%,获取的光谱图像边缘也较为清晰,噪声约为23 dB。     

多光谱成像的粒子图像测速

基于时间分辨的粒子图像测速技术(time-resolved particle image velocimetry, TR-PIV)是一种广泛应用的非接触式二维瞬时流场可视化测量技术。为了得到流场精细的瞬态空间结构和演变过程,提出了一种利用多光谱成像技术来提高流场测量的时间分辨率的方法。利用多个不同波长的脉冲激光照明流场中的同一测量区域,使用多光谱成像系统采集不同波长的粒子图像,经过图像分离,判决计算产生速度矢量场。为了验证这一原理的可行性,使用三种不同波长(488,532和632.8 nm)的单色光谱脉冲搭建了一套基于多光谱成像的TR-PIV系统,通过多波长激光脉冲之间时序的精确控制,将两帧图像之间的时间间隔从10 ms缩短至3.4 ms,时间分辨率提高了3倍。结果表明基于多光谱的TR-PIV测量系统在保持PIV技术瞬时全场测量特点的同时,时间分辨率大为提高。     

小波图像融合在太赫兹无损检测中的应用

玻璃纤维增强复合材料被广泛应用于航天、航空及其他军民各领域,它在制备和使用过程中通常会出现多个缺陷。太赫兹时域光谱成像技术有望成为玻璃纤维增强复合材料无损检测的有力补充手段。在太赫兹时域光谱成像过程中,可以选取时域或频域波形中的不同参数来进行成像。对于不同的缺陷,能够有效地对其进行检测的参数是不一样的。采用基于小波分解的图像融合方法将多幅不同参数获取的太赫兹反射图像结合起来,得到一幅包含所有缺陷信息的新图像。研究表明,基于小波分解的图像融合方法在太赫兹无损检测中的应用,能够获取单一参数成像无法检测的缺陷信息,为复合材料太赫兹图像后期处理提供了新的技术方法。     

基于仿射变换与Levenberg-Marquardt算法的织物图像配准

针对多光谱成像系统采集的织物图像的颜色色差分析问题,提出了一种基于仿射变换与LevenbergMarquardt(LM)算法的图像配准方法。从配准角度出发,利用提出的配准方法将标样图像与打样图像配准后进行空间色差分析。多光谱系统采集的织物图像的形变,包括平移、旋转、缩放和错切变换,符合典型仿射变换模型。提出一种新的方法来估计仿射变换矩阵,该方法对两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线进行匹配,将仿射变换矩阵求解转化为一个非线性最小二乘拟合问题,进而利用LM算法搜寻最优参数值,同时引入分块配准以得到更好的配准效果。实验结果表明,与传统基于Fourier-Mellin配准算法和基于尺度不变特征变换的特征点配准算法相比,提出的算法可获得更好的配准效果,可有效解决具有周期性元素的织物图像配准问题,有助于织物图像色差评估。     

基于光学记忆效应的多光谱散射成像方法

光在透过散射介质后发生散射现象,在成像系统焦平面形成无序的随机散斑图像,因此人们无法直接观测到隐藏在散射介质后的目标的图像信息与光谱信息。利用基于光学记忆效应的散斑相关成像技术,可以实现透过散射介质的目标重建,但当前研究主要针对单波段照明条件下的图像信息恢复,而目标的光谱信息在成像过程中易丢失。提出采用快照式微滤光片阵列多光谱探测器进行多光谱散射成像的方案,通过实验得到宽谱氙灯光源照明条件下的穿透散射介质成像结果。提出了基于光学记忆效应的穿透散射介质目标多光谱信息重构方法,实现了对隐藏在散射介质之后的目标多光谱信息的探测成像。针对多光谱探测器所造成的成像质量差的问题,提出了利用自相关预处理方法提升穿透散射介质多光谱成像质量的方法。     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

基于最大似然法的共焦拉曼光谱成像方法

随着现代科技对纳米微观区域兴趣的增加,如DNA测序、分子纳米器件微结构检测等,其对拉曼光谱技术的空间分辨力提出了更高的要求,而现有共焦拉曼光谱技术受自身原理限制,空间分辨力已无法满足科学需求。针对这一问题,在现有共焦拉曼光谱技术的基础上,提出一种基于最大似然算法的共焦拉曼光谱成像方法。该方法将超分辨图像复原技术与共焦拉曼光谱技术相结合,利用基于Poisson-Markov约束的最大似然超分辨复原算法对共焦拉曼光谱图像进行超分辨图像复原处理,恢复图像高频成分,进而改善共焦拉曼光谱系统的空间分辨能力,实现超分辨成像。仿真分析和实验结果表明,提出的基于最大似然算法的共焦拉曼光谱成像方法在不改变现有共焦拉曼光谱系统光学结构的前提下,仅对单幅拉曼光谱图像进行超分辨图像复原处理,即可将系统空间分辨力提高到200 nm,实现超分辨成像,同时该方法具有较强的噪声抑制能力。该方法有效地提高了共焦拉曼光谱系统的空间分辨力,为物理化学、材料科学等前沿领域中的高空间分辨微区光谱探测提供了一种新的途径,是一种行之有效的高空间分辨的共焦拉曼光谱成像方法。     

光谱成像技术在作物病害检测中的应用进展与趋势

病害作为影响农作物生长的主要因素之一,平均每年造成农作物产量损失高达12%以上。病害不仅直接导致农作物产量减少,而且也严重降低了农产品的品质,甚至引发食品安全事故。光谱成像作为一种融合图像处理和光谱学的信息获取技术,能同时获取目标的图像信息和光谱信息,从而更直观表达目标的特征。光谱成像技术可以获得图像上每个点的光谱数据,从而实现对作物病害的颜色、形状和纹理特征及光谱特征的分析,具有快速、直观和无损等特点,近些年在作物病害检测领域的应用取得了较大研究进展。综述了近六年来国内外关于光谱成像技术在作物病害检测领域应用的相关文献,分析了光谱成像技术的优势和局限性,重点阐述了光谱成像作物病害检测中关键的第三个技术:(1)光谱图像分割技术,重点分析了四种常见分割算法的优点和适用范围;(2)光谱特征和空间特征提取技术,重点对比了空间特征、光谱特征和二者加权组合对病害信息表达的准确性;(3)检测模型,重点介绍了光谱植被指数和机器学习模型在作物病害检测中的稳定性和前景。最后,根据上述分析展望了光谱成像技术在作物病害检测领域中应用的研究趋势,为相关研究提供全面且系统的参考。     

暗通道与交叉通道多先验联合多光谱超分辨率算法

针对多光谱遥感图像超分辨率重建易受噪声和色差影响的问题,提出了暗通道与交叉通道多先验联合的多光谱超分辨率算法。首先,在传统全变分先验的基础上,引入了暗通道先验与交叉通道先验。然后,基于最大后验概率估计理论,建立了多先验联合的多光谱超分辨率重建算法。所提算法可实现图像边缘信息恢复、图像纹理信息恢复、噪声抑制、阶梯效应抑制和色差抑制,进而综合提升了重建图像的质量。最后,开展了实验验证,结果表明,在不同信噪比(10～40 dB)和色差干扰下,相比已有算法,所提算法的重建效果显著提升。     

基于二次成像的像面干涉高光谱成像方法

像面干涉高光谱成像技术主要应用于遥感成像领域,为了实现不同距离目标的光谱成像探测,提出了一种基于二次成像的像面干涉高光谱成像方法。通过在无限远成像系统中加入前端成像物镜、中继准直物镜和横向剪切分束器,构建一个二次成像的干涉系统。通过采用分离式的前端成像物镜方案,选用变焦镜头或不同焦距的定焦镜头,有效地兼顾远、近距离目标的成像光谱探测。对该方法的成像系统、光谱分辨率和推扫方式等方面进行了分析,进一步搭建了实验装置,对室内近场目标和室外远场目标进行了成像实验,并对生物组织进行了显微光谱干涉成像实验。实验结果表明,该成像方法能够有效用于不同距离目标的高光谱成像探测。     

反射式静脉成像中静脉纹路的提取

在医学领域中,静脉成像技术被用于辅助静脉注射和静脉疾病的治疗.其中反射式成像的静脉成像装置由于非接触、便携性好的优势,在临床上的静脉定位中具有十分显著的优势.针对反射式成像下的静脉图像中噪声多、静脉特征较弱导致现有的图像处理方法难以准确地提取出图像中的静脉纹路的问题,提出了一种基于卷积神经网络的静脉纹路提取方法(RIV...