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一、測試原理及方法：

 高光譜成像技術(shù)是近二十年來發(fā)展起來的基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù),，其突出的應(yīng)用是遙感探測領(lǐng)域,，并在越來越多的民用領(lǐng)域有著更大的應(yīng)用前景。它集中了光學(xué),、光電子學(xué),、電子學(xué)、信息處理,、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù),，是傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機(jī)的結(jié)合在一起的一門新興技術(shù)。

 高光譜成像技術(shù)的定義是在多光譜成像的基礎(chǔ)上,，在從紫外到近紅外（200-2500nm）的光譜范圍內(nèi),，利用成像光譜儀，在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或數(shù)百條光譜波段對(duì)目標(biāo)物體連續(xù)成像,。在獲得物體空間特征成像的同時(shí),，也獲得了被測物體的光譜信息。

目標(biāo)物體-成像物鏡-入射狹縫-準(zhǔn)直透鏡-PGP-聚焦透鏡-CCD棱鏡-光柵-棱鏡：PGP

圖1 成像原理圖

光譜儀的光譜分辨率由狹縫的寬度和光學(xué)光譜儀產(chǎn)生的線性色散確定,。最小光譜分辨率是由光學(xué)系統(tǒng)的成像性能確定的（點(diǎn)擴(kuò)展大?。?/span>

成像過程為：每次成一條線上的像后（X方向）,，在檢測系統(tǒng)輸送帶前進(jìn)的過程中,，排列的探測器掃出一條帶狀軌跡從而完成縱向掃描（Y方向）。綜合橫縱掃描信息就可以得到樣品的三維高光譜圖像數(shù)據(jù),。

圖2 像立方體

圖3  Gaia Field高光譜成像儀

高光譜儀配置：鏡頭：22mm鍍膜消色差鏡頭,；光譜范圍：400nm-1000nm，光譜分辨率: [email protected]（@400-1000nm）,，像面尺寸（光譜x空間）：6.15 x 14.2 mm,，相對(duì)孔徑：F/2.4，狹縫長度14.2 mm. 內(nèi)置控制,、掃描機(jī)構(gòu),；內(nèi)置電池；

SpecView軟件：控制完成自動(dòng)曝光,、自動(dòng)對(duì)焦,、自動(dòng)掃描速度匹配；數(shù)據(jù)處理：黑白,、輻射度,、均勻性,、鏡頭等校準(zhǔn)；光譜查看,。

二,、數(shù)據(jù)分析：

本文以西安壁畫為研究對(duì)象，利用雙利合譜的高光譜成像儀Gaia Field（光譜范圍400 nm - 1000 nm）采集測試對(duì)象的高光譜數(shù)據(jù),。

對(duì)成像高光譜儀拍攝的原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,，預(yù)處理過程主要包括兩部分。第一部分是輻射定標(biāo),；第二部分為噪聲去除。

首先進(jìn)行輻射定標(biāo),。輻射定標(biāo)的計(jì)算公式如1所示,。

                       (1)

其中，Ref_target為目標(biāo)物的反射率,，Ref_panel為標(biāo)準(zhǔn)參考板的反射率,，DN_target為原始影像中目標(biāo)物的的數(shù)值，DN_panel為原始影像中標(biāo)準(zhǔn)參考板的數(shù)值,，DN_dark為成像光譜儀系統(tǒng)誤差,。

其次是噪聲去除，本文運(yùn)用國外較為常用的最小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation,， MNF)進(jìn)行噪聲去除,。最小噪聲分離工具用于判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)（即波段數(shù)），分離數(shù)據(jù)中的噪聲,，減少隨后處理中的計(jì)算需求量,。MNF本質(zhì)上是兩次層疊的主成分變換。第一次變換（基于估計(jì)的噪聲協(xié)方差矩陣）用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲,，這步操作使變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差且沒有波段間的相關(guān),。第二步是對(duì)噪聲白化數(shù)據(jù)（Noise-whitened）的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換。為了進(jìn)一步進(jìn)行波譜處理,，通過檢查最終特征值和相關(guān)圖像來判定數(shù)據(jù)的內(nèi)在維數(shù),。數(shù)據(jù)空間可被分為兩部分：一部分與較大特征值和相對(duì)應(yīng)的特征圖像相關(guān)，其余部分與近似相同的特征值以及噪聲占主導(dǎo)地位的圖像相關(guān),。圖4為MNF降噪前后的光譜反射率變化,。

圖4  MNF變換前(左)后(右)高光譜影像數(shù)據(jù)反射率值變化

圖5 分別壁畫在高光譜影像中不同位置的光譜反射率變化情況

利用SpecView軟件的Analysis-Animate功能，快速瀏覽能識(shí)別軀干,、手背,、肢體、鎧甲的各波段圖像的變化,，結(jié)果表明能較為清楚地識(shí)別壁畫高光譜影像信息的波段主要集中在紅光與近紅外區(qū)域,，這與目前國內(nèi)外的研究結(jié)果相同,。以760 nm波段影像為例，對(duì)壁畫760 nm處影像的灰度圖作密度分割,，以期能更清楚地分辨壁畫中內(nèi)部成分的變化,，如下圖所示。從圖6可知,，通過對(duì)成像高光譜特定某一波段作密度分割并賦予不同的顏色,，不僅在圖像能較為清晰的看到壁畫內(nèi)部成分的變化，而且也能看到其在數(shù)值上的變化,。

圖6  壁畫在760 nm處密度分割前后影像圖

為了客觀地區(qū)分壁畫內(nèi)部成分的變化,，對(duì)經(jīng)預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），去除波段之間的多余信息,、將多波段的圖像信息壓縮到比原波段更有效的少數(shù)幾個(gè)轉(zhuǎn)換波段下,。下圖為PCA的前6個(gè)主成分及主成分的312組合圖。

圖7  壁畫前6個(gè)主成分圖

圖8  壁畫的PCA變化前影像合成圖

（左 R：800 nm,G:700 nm,，B：600 nm,；右 R：PCA3,G:PCA1，B：PCA2）

通過圖8可知,，利用成像高光譜原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行波段組合時(shí),，其無法較為清晰地看到壁畫內(nèi)部的變化規(guī)律，但經(jīng)過PCA變換之后,，通過PCA各主成分的波段組合,，壁畫內(nèi)部成分的變化能較為清晰的展現(xiàn)出來。