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高光谱相机成像技术原理

来源:赛斯拜克 发表时间:2023-06-01 浏览量:479 作者:awei

高光谱相机是一种能够同时获取物体各个波段的光谱信息的成像仪器。它通过使用多个波长的光源对物体进行照射,并将由物体反射、散射产生的光信号进行接收和分析,从而获取各个波长的光谱信息。

高光谱相机成像原理解析:利用多波长光谱信息重构物体特征

高光谱相机的定义

高光谱相机是一种能够获取多波长光谱信息的成像设备,通过捕捉不同波长的光谱信息来还原物体的特征。与传统的RGB相机只能获取三种基本颜色不同,高光谱相机能够获取数百甚至数千种不同波长的光谱信息。

高光谱相机的工作原理是利用分光镜将光线分成多个不同波长的光谱,在不同的像素上分别接受不同波长的光谱信息,最终合成一张具有多种波长信息的图像。基于不同波长对物体反射光的差异,高光谱相机可以为单个像素提供更加精准的成像能力。


高光谱相机的样式现在也是五花八门的,所以高光谱成像的原理也不是单一的,比如有光栅分光原理、声光可调谐滤波分光(AOTF)原理、AOTF系统组成、棱镜分光、芯片镀膜等。每个原理成像的方式也是不同的。

高光谱相机成像技术原理

1.光栅色分光原理

在经典物理学中,光波穿过狭缝、小孔或者圆盘之类的障碍物时,不同波长的光会发生不同程度的弯散传播,再通过光栅进行折射分光,形成一条条谱带。也就是说空间中的一维信息通过镜头和狭缝后,不同波长的光按照不同程度的弯散传播,这一维图像上的每个点,再通过光栅进行衍射分光,形成一个谱带,照射到探测器上,探测器上的每个像素位置和强度表征光谱和强度。一个点对应一个谱段,一条线就对应一个谱面,因此探测器每次成像是空间一条线上的光谱信息,为了获得空间二维图像再通过机械推扫,完成整个平面的图像和光谱数据采集。

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2.声光可调谐滤波分光(AOTF)原理:

AOTF由声光介质、换能器和声终端三部分组成。射频驱动信号通过换能器在声光介质内激励出超声波。改变射频驱动信号的频率,可以改变AOTF衍射光的波长,从而实现电调谐波长的扫描。

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3.AOTF系统组成:

AOTF系统组成:成像物镜+准直镜+偏振片+晶体+偏振片+物镜+detector,入射光经过物镜会聚之后进入准平行镜(把所有的入射光变成平行光),准平行光进入偏振片通过同一方向的传播的光,平行光进入晶体之后,平行于光轴的光按照原来方向前行,非平行光进行衍射,分成两束相互垂直o光和e光(入射光的波长不同经过晶体之后的o光与e光的角度也不同,因此在改变波长的过程中,图像会出现漂移);o光和e光及0级光分别会聚在不同的面上。

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如图所示:

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为了保证入射光经过准平行镜之后能够完全变化成平行光,因此对前端的物镜视场角有一定的要求,根据晶体的xxx角,可算出物镜最大的视场角,小于最大视场角的情况,成像ok,如果大于视场角,则会造成重影(衍射光与0级光都进入了sensor);


4.棱镜分光

入射光通过棱镜后被分成不同的方向,然后照射到不同方向的探测器上进行成像。棱镜分光后,在棱镜的出射面镀了不同波段的滤光膜,使得不同方向的探测器可以采集到不同光谱信息,实现同时采集空间及光谱信息。

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5.芯片镀膜

近年来,IMEC(欧洲微电子研究中心)采用高灵敏CCD芯片及SCMOS芯片研制了一种新的高光谱成像技术,在探测器的像元上分别镀不同波段的滤波膜实现高光谱成像,此技术大大降低的高光谱成像的成本。

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目前IMEC提供三种标准的光谱探测器:100波带的线扫描探测器,32波带的瓷砖式镀膜探测器,16波带以4x4为一个波段的马赛克式镀膜探测器

这种光谱技术的优点是可以同时获得光谱分辨率和空间分辨率,可以进行快速、高性能地获得光谱信息和空间信息,集成度高,成本低。但是缺点是光谱灵敏度较低,一般大于10nm,多用于无人机等大范围扫描的光谱应用领域。







高光谱相机的成像原理


1. 光源照射:高光谱相机通过内置的光源对物体进行照射,产生反射和散射的光信号。


2. 光谱分离:经过照射的光信号通过高光谱成像仪的光谱分离器被分解成不同波长的光谱成分。


3. 光谱采集:高光谱相机使用高灵敏度的光谱传感器对每个波长的光谱成分进行采集,得到对应的光谱数据。


4. 光谱处理:高光谱相机将采集到的各个波长的光谱数据进行处理、分析和计算,得到物体在不同波长下的反射或散射光谱信息。


5. 物体识别:通过对物体在不同波长下的反射或散射光谱信息的分析和比较,高光谱相机可以对目标物体的各种特征进行识别和重构。


多波长光谱信息是如何被获取的?

高光谱相机是通过合成各种波长的光谱信息来获取更加精准的图像。不同的应用场景需要不同的波长组合,因此高光谱相机通常会使用多个波长来拍摄同一物体,以获取更加全面的光谱信息。在图像处理过程中,使用各种算法将多个波长的图像信息合并为一幅高光谱图像。


高光谱相机如何在不同的场景下应用?

高光谱相机在农业、医疗、环保等领域都有广泛的应用。在农业领域中,高光谱相机可以用于识别作物生长状态、测定土壤质量和监测氮含量等;在医疗领域中,高光谱相机可以用于非接触式疾病诊断、病理学研究和手术导航等;在环保领域中,高光谱相机可以用于空气质量监测、水质检测以及遥感勘察等。


高光谱相机成像的优势是什么?

与传统相机相比,高光谱相机具有更高的成像质量、更高的颜色还原度、更强的物体特征识别能力等优势。高光谱相机可以捕捉到更加细致的物体表面特征,进而通过光谱分析实现对物体的分类、识别和分析。


如何选择适合的高光谱相机?

选择适合的高光谱相机需要考虑一系列的因素,包括波段范围、空间分辨率、光谱分辨率和数据量等。针对不同的应用场景,需要选择不同的高光谱相机,以满足不同的光谱需求。


高光谱相机如何处理图像数据?

高光谱相机处理图像数据的过程比传统相机更加复杂,需要谱像分析和多维数据处理。谱像分析通过分析不同波段的光谱信息,提取出物体的光谱特征,来提高图像质量。多维数据处理则是针对高光谱图像的数据处理方式,通常包括主成分分析、均值偏差归一化等技术。


高光谱相机的发展前景如何?

高光谱相机在智能制造、智慧农业、无人驾驶等领域都有广阔的应用前景。随着技术的不断发展,高光谱相机将越来越成熟、稳定、易用,为各行业带来更多的商业机会和应用前景。


高光谱相机的商业化应用案例是什么?

高光谱相机技术已经广泛应用于食品安全检测、医疗成像、无人驾驶技术、矿产勘探等多个领域。其中,高光谱相机在食品安全检测中的应用已经逐渐成为了一个成熟的市场,为食品安全提供了更加全面和可靠的检测手段。


高光谱相机的局限性和挑战是什么?

高光谱相机的局限性主要包括成本较高、光谱辨识度差等问题。此外,高光谱图像处理技术仍需要进一步的深度学习和算法优化,以提高图像的处理速度和质量。


如何进一步提高高光谱相机的成像质量?

通过深度学习等新技术的引入,以及不断优化高光谱图像处理算法,可以进一步提高高光谱相机的成像质量。此外,可以采用复合光源、增加感光元件的灵敏度等方法,来提高高光谱相机的光谱辨识度和图像的成像速度。

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