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當(dāng)我們尋找問(wèn)題的解決方案或把握機(jī)會(huì)時(shí)，通常很難找到完全適合的解決方案。本文介紹了光譜成像技術(shù)的概況，旨在幫助用戶判斷它是否可以成為成功解決方案的有效手段。

高光譜成像具備圖譜合一的特性，既體現(xiàn)圖像的紋理、顏色等圖像信息，并且每一個(gè)圖像像元都包含更豐富的光譜（演示）信息，可用于分了、識(shí)別、定性以及定量反演地物屬性，它輸出的原始數(shù)據(jù)通常以“數(shù)據(jù)立方體”呈現(xiàn)出來(lái)的看做是每個(gè)像元的精細(xì)譜線。圖片1展示了一個(gè)數(shù)據(jù)立方體的例子，它使用了兩個(gè)空間維度（x和y）以及一個(gè)波長(zhǎng)維度。

圖1

圖1.人腦只能利用視覺(jué)的三原色，而計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠利用更多的顏色通道。有了更多的光譜（顏色）信息，光譜儀視覺(jué)系統(tǒng)就能更好的展現(xiàn)顏色差異。此外，光譜成像系統(tǒng)還可以檢測(cè)紅外譜段，從而可以利用人眼無(wú)法觀察的反射率差異。

光譜成像在下列情況下或許能很好的解決你的機(jī)器視覺(jué)需求：

1.需要精確的光譜或色彩信息。(例如，區(qū)分相似顏色的物體；測(cè)量絕對(duì)顏色（比如CIELAB）,測(cè)量重疊的熒光信號(hào)）

2.需要場(chǎng)景圖像。(目標(biāo)物不是均勻的一種顏色，或者我們感興趣的區(qū)域中包含了多個(gè)對(duì)象，此時(shí)單點(diǎn)光譜儀無(wú)法準(zhǔn)確采樣或覆蓋該區(qū)域）

舉例能幫助我們更好的理解這兩點(diǎn)。

舉例：炸雞塊有兩種瑕疵

（1）每個(gè)雞塊都有一部分缺少面粉

（2）兩個(gè)雞塊接觸會(huì)導(dǎo)致局部面糊過(guò)多，從而顏色較深且較脆。圖2是用三個(gè)波段的光譜圖像生成的炸雞塊的真彩色圖。真彩色圖像是用選用三個(gè)近似人類視場(chǎng)的 光譜圖像波段生成的。其他圖像效果，比如圖1中的假彩色圖像，可幫助我識(shí)別或突顯出我們感興趣的特征。

除了瑕疵，光譜圖像還能區(qū)分出炸雞表面淺金黃色和深金黃色的區(qū)域。

圖2：煮熟的雞塊與瑕疵

圖3：圖2雞塊的光譜分類圖

圖3顯示了炸雞塊的色彩分類圖。缺少面粉的區(qū)域列為藍(lán)色，面糊過(guò)多或過(guò)脆的區(qū)域列為深棕色。另外，黃色和橙色用于區(qū)分淺金黃色和深金黃色區(qū)域。不屬于任何這些地方的像元標(biāo)識(shí)為黑色。

實(shí)際情況中，人們可以利用這些結(jié)果來(lái)丟棄有較大瑕疵的雞塊，也可以利用淺金色和深金色像元的比例來(lái)控制烹調(diào)過(guò)程，或者烹制后通過(guò)混合使每一批雞塊深淺顏色協(xié)調(diào)兼具 不同的興趣點(diǎn)有不同的代表性譜圖。

比如，對(duì)于圖3的結(jié)果，從每個(gè)類別中挑選幾個(gè)像元點(diǎn)的譜圖，進(jìn)行平均后形成一個(gè)代表性的光譜曲線（圖4）。

除了幅度不同，這幾個(gè)代表性的光譜曲線形狀略有差別?？蓪⑦@些曲線與圖像中任意點(diǎn)的譜圖進(jìn)行對(duì)比——有多種算法用于比較。實(shí)際情況下，自然變異和噪聲使得代表性譜線和單個(gè)像元譜圖無(wú)法完全匹配。因此，往往設(shè)置一個(gè)閾值用以將像元分類。

圖4：圖3中顯示的四種區(qū)塊的平均光譜曲線

結(jié)束語(yǔ)：光譜成像技術(shù)是機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的強(qiáng)大工具，尤其在區(qū)分相似顏色的物體或區(qū)域的領(lǐng)域。就像人眼一樣，光譜成像可以被廣泛的應(yīng)用于各領(lǐng)域，包括質(zhì)量控制（木材，紡織品，紙張，建筑材料，藥物），過(guò)程控制（薄膜，含水量，顏色），分類（食品，可回收材料，礦物），遙感（水色遙感，環(huán)境遙感，農(nóng)業(yè)遙感）等等。

隨著科技發(fā)展，光譜成像系統(tǒng)成本會(huì)逐步降低，該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛，從微觀尺度的顯微鏡觀測(cè)到宏觀尺度的飛機(jī)航拍，光譜成像技術(shù)都將發(fā)揮重要的作用。