成像光譜的成像原理是怎樣的?成像光譜的光譜數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
發(fā)布時間:2023-08-18
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成像光譜技術(shù)是光譜技術(shù)和圖像技術(shù)的完美結(jié)合,它在獲得樣品空間信息的同時,還為每個圖像上每個像素點(diǎn)提供數(shù)十至數(shù)千個窄波段的光譜信息,這樣任何一個波長的光譜數(shù)據(jù)都能生成一幅圖像,從而實現(xiàn)“圖譜合一”。通過對光譜、圖像的分析,即可對樣品的成分含量、存在狀態(tài)、空間分布及動態(tài)變化進(jìn)行檢測。本文對成像光譜技術(shù)的成像原理及光譜數(shù)據(jù)的分析方法做了介紹,對此感興趣的朋友可以了解一下!
成像光譜技術(shù)是光譜技術(shù)和圖像技術(shù)的完美結(jié)合,它在獲得樣品空間信息的同時,還為每個圖像上每個像素點(diǎn)提供數(shù)十至數(shù)千個窄波段的光譜信息,這樣任何一個波長的光譜數(shù)據(jù)都能生成一幅圖像,從而實現(xiàn)“圖譜合一”。通過對光譜、圖像的分析,即可對樣品的成分含量、存在狀態(tài)、空間分布及動態(tài)變化進(jìn)行檢測。本文對成像光譜技術(shù)的成像原理及光譜數(shù)據(jù)的分析方法做了介紹,對此感興趣的朋友可以了解一下!
成像光譜的成像原理:
根據(jù)光譜的分辨率,可將成像光譜技術(shù)分為3類,分別是多光譜成像技術(shù)、高光譜成像技術(shù)、超光譜成像技術(shù)。其中多光譜成像技術(shù)的光譜分辨率△λ/λ=0.1數(shù)量級,它一般只能提供可見光和近紅外區(qū)域內(nèi)的幾個波段。高光譜成像技術(shù)的光譜分辨率在 △λ/λ=0.01數(shù)量級,它能提供可見光和近紅外區(qū)域內(nèi)的幾十至幾百個波段,光譜分辨率可達(dá)納米級。超光譜成像技術(shù)的光譜分辨率在△λ/λ=0.001數(shù)量級,它在可見和近紅外區(qū)域內(nèi)可提供上千個波段。
目前常用的成像光譜的波段范圍有兩種,可見光/近紅外區(qū)的波段范圍是400~1000nm,短波紅外區(qū)的波段范圍是900~2500nm。成像光譜儀是成像光譜技術(shù)最重要的部件,目前主要有光柵型和干涉型兩種。其中光柵型主要由前置光學(xué)系統(tǒng)、分光光柵、會聚透鏡、校正鏡系統(tǒng)、指向鏡、電子學(xué)系統(tǒng)和機(jī)械結(jié)構(gòu)等。每個光譜儀都含有一套將景物成像到狹縫的折射式前置光學(xué)系統(tǒng)。通過狹縫的光被一個平面光柵在狹縫垂直的方向進(jìn)行色散,然后成像在一個兩維焦平面陣列上。沿狹縫方向的陣列提供空間景物信息,另一方向的陣列(狹縫光沿此陣列方向色散)提供光譜信息。沿垂直狹縫的方向推掃并依次存儲焦面陣列所收集的空間/光譜信息,就可以產(chǎn)生一個二維的每個像素有多個譜段的空間影像。成像原理如下圖所示。
成像光譜的獲取包括3種模式,分別是逐點(diǎn)掃描式、線推掃式、畫幅式。目前用得最多的是線掃描,也稱推掃式成像光譜,在推掃過程中,每個掃描位置將獲得一個窄帶空間位置上多個像素點(diǎn)的光譜圖像,這就是原始圖像,對推掃過程中多個窄帶空間區(qū)域的原始圖像進(jìn)行圖像拼接,即可得到整個樣品的成像光譜,稱之為數(shù)據(jù)立方體。在數(shù)據(jù)立方體中,每個波長下都對應(yīng)樣品的圖像。
成像光譜的系統(tǒng)構(gòu)成:
一個典型的推掃式近紅外成像光譜系統(tǒng)包括光源、紅外相機(jī)、成像光譜儀、鏡頭、移動樣品臺、計算機(jī)圖像采集系統(tǒng)和運(yùn)動控制系統(tǒng)等組成,系統(tǒng)構(gòu)成如下圖所示。其中成像光譜儀多采用光柵進(jìn)行分光。移動樣品臺由步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動作勻速移動。有些系統(tǒng)為了調(diào)節(jié)方便,配制了三維運(yùn)動平臺,可作x、y軸方向上的勻速移動,還可根據(jù)樣品尺寸在z軸方向上調(diào)整高度。有些成像光譜系統(tǒng)中樣品是固定不動的,而紅外相機(jī)和成像光譜儀勻速移動,完成光譜圖像的掃描。
成像光譜的光譜數(shù)據(jù)分析方法:
目前在成像光譜的分析中,多采用主成分分析法(PCA)對高維的超立方體數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。主成分(得分矩陣)T是原來變量的線性
組合,用它來表征原來變量時所產(chǎn)生的平方和誤差最小。第一個主成分所能解釋原變量的方差量最大,第二個次之,其余類推,各組主成分相互正交。主成分計算的方法較多,常用的算法是非線性迭代偏最小二乘法(NIPALS)、協(xié)方差矩陣分解方法。通過對超立方體數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分壓縮后得到特征信息,在主成分空間中可看到不同類別樣品的成像光譜的差異,從而進(jìn)行定性判別。
若需要進(jìn)行定量預(yù)測,則需要將降維后得分矩陣T與化學(xué)分析值矩陣Y進(jìn)行多元線性回歸,即可得數(shù)學(xué)模型:Y=TB+E。
式中:B=(TTT)-1T1Y=為回歸系數(shù);E為所引進(jìn)的誤差。
在所分解的主成分中,前邊的主成分包含了X矩陣的絕大部分有用信息,而后面的主成分則與噪音和干擾影響因素有關(guān),這就是主成分回歸。目前也常采用偏最小二乘法(PLS)建立定量模型。
在實際進(jìn)行超立方體的數(shù)據(jù)分析時,由于多個樣品的數(shù)據(jù)形成了一個多維的數(shù)據(jù)集,不能直接采用PCA或PLS進(jìn)行計算,需要將原始的超立方體按照某一維度(比如波長維)依次展開,再進(jìn)行后續(xù)的計算分析,提取成像光譜中所包含的樣品成分、空間分布信息。
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