高光譜成像儀高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法介紹
發(fā)布時(shí)間:2023-12-08
瀏覽次數(shù):476
高光譜成像儀?作為光學(xué)測(cè)量儀器,可以采集到豐富的光譜信息。但在光譜信息采集的過程中,會(huì)受到電子噪聲、光照等外界噪聲干擾,使得光譜數(shù)據(jù)存在誤差。因此,在建立光譜模型之間,需要對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。本文對(duì)高光譜成像儀高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法做了介紹。
高光譜成像儀作為光學(xué)測(cè)量儀器,可以采集到豐富的光譜信息。但在光譜信息采集的過程中,會(huì)受到電子噪聲、光照等外界噪聲干擾,使得光譜數(shù)據(jù)存在誤差。因此,在建立光譜模型之間,需要對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。本文對(duì)高光譜成像儀高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法做了介紹。
高光譜成像系統(tǒng)除了能夠采集到樣本的有用光譜信息,還會(huì)受到電子噪聲、光照等外界噪聲干擾,使得光譜數(shù)據(jù)存在誤差。光譜的建模分析中,很大程度上的誤差來源于數(shù)據(jù),有效的光譜數(shù)據(jù)是保證識(shí)別準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。因此,采用光譜預(yù)處理方法能夠削弱或者消除不同外界干擾,增強(qiáng)數(shù)據(jù)的有效性,改善識(shí)別結(jié)果。
光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)平滑校正、導(dǎo)數(shù)光譜法、小波變換法等等。下文主要介紹幾種常用的方法:
1.多元散射校正(MSC)
多元散射校正是一種對(duì)光譜的線性化處理。樣本的分布不均或者顆粒大小差異容易產(chǎn)生光散射,不能獲取到“理想”光譜。該算法假設(shè),實(shí)際光譜與“理想”光譜成線性關(guān)系,一般情況下,"理想”光譜無法獲取,因此,常用樣本數(shù)據(jù)集的平均光譜來替代。多元散射校正能夠消除隨機(jī)變化,校正后的光譜并非原始光譜。當(dāng)光譜與待測(cè)物質(zhì)的化學(xué)特性比較相關(guān)時(shí),多元散射校正效果較好。
2.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(SNV)
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換類似于多元散射校正,可以用來消除散射誤差以及光程變化等影響。但是,兩種方法的處理思想不同,該方法不需要“理想”光譜,而是假設(shè)每一條光譜中,每個(gè)波長的光譜吸收值滿足一些條件,比如符合正態(tài)分布,則標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換就是對(duì)每一條光譜進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換處理。標(biāo)準(zhǔn)變量變化是分別對(duì)每一條光譜進(jìn)行校正,因此,較適合處理實(shí)驗(yàn)樣本差異較大的光譜數(shù)據(jù)。
3.數(shù)據(jù)平滑校正
光譜儀的不同波段對(duì)能量響應(yīng)的不同,會(huì)導(dǎo)致光譜曲線上顯示很多隨機(jī)的“毛刺”噪聲,曲線變得不平滑。而數(shù)據(jù)平滑校正是最常用的一種,其基本思路是:在特定平,滑點(diǎn)的周圍選取指定數(shù)量的若干點(diǎn),對(duì)其平均或擬合,求得平滑點(diǎn)的最佳估計(jì)值,減少噪聲干擾,消除隨機(jī)噪聲。移動(dòng)窗口平均法和Savitzky-Golay最小二乘擬合法都是常用的光譜數(shù)據(jù)平滑校正方法。
4.光譜導(dǎo)數(shù)法
求導(dǎo)可以減少儀器干擾、樣本表面不均、光照等因素引起的基線漂移,一定程度上解決光譜信號(hào)重疊問題,將隱藏的微弱有效光譜信息放大,提供更好的光譜變化和分辨率。光譜導(dǎo)數(shù)法常用于近紅外光譜吸收峰谷的辨別以及特征波長的提取中。導(dǎo)數(shù)光譜包括一階導(dǎo)數(shù)光譜、二階導(dǎo)數(shù)光譜以及高階導(dǎo)數(shù)光譜等,實(shí)際應(yīng)用中僅用一階和二階導(dǎo)數(shù)光譜就可以滿足要求。很多隨機(jī)噪聲通常屬于高頻倍號(hào),求導(dǎo)也許會(huì)使噪聲變大,降低信噪比,若需要對(duì)原始光譜求導(dǎo),前提是光譜分辨率和信噪比要高。常用的光譜導(dǎo)數(shù)方有直接差分法和SG卷積求導(dǎo)法。
5.小波變換
小波變換是新發(fā)展起來的一種時(shí)-頻變換分析法,用于光譜數(shù)據(jù)壓縮和噪聲消除。小波變換繼承了傅立葉變換的局部化思想,變換中的窗口大小隨著頻率變化而變化。此外,當(dāng)時(shí)-頻局部特性和多分辨特性較好時(shí),小波變換還使得光譜信號(hào)在不同頻率下被分解為多種尺度成分,并且根據(jù)尺度成分的大小選取相應(yīng)的采樣步長,從而能夠聚焦到任意光譜信號(hào)中。小波變換的多尺度分辨率特點(diǎn)能夠使其較快地從多噪聲信號(hào)中獲取原始光譜信號(hào),因此,利用小波分析對(duì)含有較大噪聲的光譜信號(hào)進(jìn)行消除,是一個(gè)非常重要的應(yīng)用。
相關(guān)產(chǎn)品
-
高光譜知識(shí):高光譜圖像處理技術(shù)
高光譜圖像處理技術(shù)是一種集圖像與光譜信息于一體的高分辨率技術(shù),廣泛應(yīng)用于航天、農(nóng)業(yè)、食品安全、醫(yī)學(xué)診斷及工業(yè)分類質(zhì)檢等領(lǐng)域,展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力和價(jià)值。..
-
高光譜成像技術(shù)方案怎么選擇?
探索高光譜成像技術(shù),精準(zhǔn)檢測(cè)水果品質(zhì),從源頭把控,讓每一顆果實(shí)都展現(xiàn)最佳風(fēng)味!..
-
基于多種光學(xué)技術(shù)的食品無損檢測(cè):保障食品安全質(zhì)量
隨著科技的發(fā)展,如今有了更先進(jìn)的食品檢測(cè)方法,其中基于光學(xué)的不同波段檢測(cè)方法結(jié)合光譜技術(shù)大放異彩。這些方法包括可見光、紅外、太赫茲以及 X 射線等波段的檢測(cè),它..
-
高光譜成像技術(shù)在紡織品回收分類中的應(yīng)用
利用高光譜相機(jī)對(duì)紡織品進(jìn)行分類以便回收,在眾多節(jié)約和減少浪費(fèi)的努力中,紡織品仍然是最大的挑戰(zhàn)之一。只有 15% 被回收和再利用,而其余 85% 最終被填埋。紡織..