热红外高光谱图像非均匀性校正方法研究

热红外高光谱成像因其被动成像、全天候工作等诸多优点,在军事和民用领域得到了日益广泛的应用,但国内受限于热红外面阵探测器、深低温光学系统等关键技术,少有基于实用样机高光谱数据集的数据处理研究。现以国内首次研制的实用热红外高光谱成像系统为依托,研究了一套相关的高光谱数据处理方法,为进一步光谱数据应用打下了基础。     

基于高光谱成像技术的水果品质无损检测

高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的.综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500～900 nm的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547 nm波长下的特征图像.     

肉品品质检测技术综述

介绍了人工嗅觉与人工味觉检测技术、计算机视觉技术、近红外光谱技术、高光谱图像检测技术等无损检测技术的发展概况.应用高光谱图像技术对肉品品质进行无损检测是当前的研究热点之一.介绍了该技术的基本原理和国内外肉品品质高光谱图像检测技术的研究现状,并展望了高光谱图像检测技术在肉品品质检测中的研究前景,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考.     

SAM权重法在端元提取中的应用

高光谱遥感的出现使得在宽波段遥感中不可探测的物质能被探测。获得的高光谱数据大都具有数据冗余度高、信噪比低等特点。文章通过idl编程实现高光谱数据的特征提取并利用其做了端元提取流程与光谱解混,及权重法SAM端元提取、混合光谱分解模型及实现。利用SAM权重法能够完成端元提取并最终得到的解混结果。     

基于自适应波段聚类PCA的高光谱图像压缩

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段聚类,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用JPEG2000标准对所有主成分进行编码压缩。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能更有效地利用谱间相关性,提高压缩性能;还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该算法在相同压缩比下,其信噪比、异常检测、光谱角性能相比对比算法均有所改善。     

水果成熟度的高光谱成像无损检测研究

水果成熟度作为衡量水果品质和等级的一个重要指标,区分不同成熟度的水果可以降低水果在采摘、包装、储存、运输等物流环节的损失率.高光谱技术是一种新型光谱技术和计算机视觉融合技术,它可以从图像维和光谱维对水果的综合品质进行评价.分析了国内外将该技术应用于水果成熟度检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测枣和梨成熟度的方法,利用不同成熟度的水果在可见光及近红外波段的反射率,初步确定了利用高光谱成像技术检测枣和梨2种水果成熟度的有效特征波长.     

基于光谱特征的玉米品种高光谱图像识别

为了对玉米种子进行无损识别分类,对玉米种子的高光谱图像的光谱信息进行分析,探索高光谱图像技术在玉米种子识别分类上的可行性。利用波长范围为400～1 000 nm的高光谱图像采集系统采集11类共528粒玉米样本的高光谱图像;在每个玉米样本上提取感兴趣区域并获取此区域的平均光谱信息,对光谱曲线进行分析,去除12个奇异样本;结合偏最小二乘判别分析法对所选玉米种子样本识别分类。实验结果表明,在所选玉米样本的识别中训练集样本的识别精度可以达到99.22%,测试集样本的识别精度也达到了94.66%。研究结果表明,不同种类的玉米种子的光谱信息具有一定的差异性,利用高光谱图像技术提取其光谱信息对玉米种子品种进行无损识别分类是可行的。     

基于PHI高光谱影像的植被光谱特征应用研究

探讨了植被冠层的光谱反射特征和诊断性光谱吸收特征。从连续统去除的光谱吸收特征中获得了波段深度、连续统去除后微分反射比、波段深度比和归一化波段深度指数等光谱特征变量。应用染有病害的多时相小麦PHI（Pushbroom hyperspectral imager）航空高光谱影像数据，分析了小麦病害对小麦光谱的影响及其光谱特征；运用微分光谱特征分析了监测小麦病害的可能性。     

基于多特征的高光谱遥感土地利用信息提取

【目的】为了降低高光谱遥感数据噪声,提高土地利用分类信息提取精度,探索结合纹理和空间信息的分类方法。【方法】以河南镇平县Hyperion高光谱成像光谱仪获取的高光谱影像为数据源,借鉴决策树分类思想,采用了一种结合光谱、纹理和空间信息的高光谱遥感多特征地类提取方法,先通过提取光谱特征初步提取地类,再分别采用提取纹理特征和基于空间信息的植被提取进行详细地类信息的分层提取,最后,用地面实测样点验证各类土地利用类型的分类精度,比较了用不同方法对不同地类的提取效果。【结果】基于多特征的地类分层提取体系中,采用各波段光谱反射率区分大的地类,再用纹理特征进行光谱差异较小的地类划分,而基于空间信息进行植被的分类。通过结合纹理和空间信息提取方法的总分类精度达86.7%,较最大似然法分类精度提高13.3%。【结论】高光谱与纹理和空间信息相结合的遥感分类方法能有效减小噪声,提高分类精度,可为土地利用分类提取研究提供一定的参考。     

联合空谱信息和Gabor特征的高光谱人脸识别算法

提出一种采用高光谱图像的人脸识别算法.根据人脸肤色在可见光范围内的光谱特征进行波段选择并依据人脸结构特征,对选定波段的灰度图像进行Gabor特征提取.最后分别进行特征层上的融合识别和决策层上的融合识别.特征层融合的权重系数由反射率和正确识别率共同决定,决策层融合算法采用"最高票当选制"原则.利用香港理工大学的高光谱人脸数据库对进行验证.结果证明,本文算法在识别速度和正确识别率方面都得到了显著改善,在3幅训练样本情况下,正确识别率达到96.5%.相对于全波段参与识别,识别速度提高了约3倍.      

“嫦娥一号”干涉成像光谱（IIM）数据坏点检测与去除研究

高光谱数据中离散分布的坏点的存在影响着数据的后续分析和应用．坏点的检测是一项复杂的工作,受仪器特征、地形地貌、成像时间等影响,很难建立统一的坏点判别阈值．本文研究了“嫦娥一号”干涉成像光谱仪（IIM）高光谱数据坏点在光谱维和空间维的特征,基于此提出了一种基于光谱角和欧氏距离的坏点检测与修正算法．算法有效地检测并修正了影像中的坏点,且较过去研究有着更高的精度．统计结果表明约25％的IIM单轨影像坏点数高于3000个;坏点具有列分布特征,主要分布在第27,77和123列及其相邻列上．经过坏点修正后IIM影像空间均一性得到提升,为后续研究与应用提供了更好的基础数据．     

纳米颗粒调控流体润湿性微观实验观测

通过添加纳米颗粒调控油-水界面润湿性接触角是当前提高采收率技术研究的前沿热点。然而微观实验数据的缺乏使得纳米流体驱油机理始终存在争议。本文采用原子力显微镜的轻敲模式成像原理首次对液滴添加纳米颗粒后形成的纳米流体微观动态接触线进行测量。结果表明硅油液滴和正丙醇液滴在添加质量分数为5%的纳米石英颗粒后，微观接触角分别减小1.6°和0.9°，同时接触线在20 nm高度范围产生凸起结构，这与所添加纳米石英颗粒粒径一致。纳米凸起结构的产生为颗粒提高系统浸润性的结构分离压理论提供了直接的实验证据。     

基于高分五号卫星数据的红树林群落光谱特征分析

为解决高分五号(GF-5)高光谱数据空间分辨率较低的问题，本研究采用葛拉姆-施密特(Gram-Schmidt, GS)正交变换融合算法对GF-5高光谱数据与高分二号(GF-2)数据进行空谱融合，利用1 m分辨率的GF-5高光谱数据结合实地样本数据提取不同红树林群落与互花米草群落的平均反射率，通过包络线去除与一阶微分计算的方法分析不同红树林群落与互花米草群落的复合光谱特征，从光谱特征探讨红树林群落的可分性。结果表明，在原始光谱曲线680-900、980-1 320、1 530-1 750 nm区间4种群落的光谱差异最大；经过包络线去除与一阶微分计算后的4种群落的光谱反射率分别在1 170-1 400 nm与1 330-1 470 nm波长范围处表现出明显差异。综上可知，不同红树林群落与互花米草的光谱反射率在近红外波段范围内的差异性最大，近红外波段可作为识别不同红树林群落与互花米草的优势波段。     

高光谱图像技术检测梨表面农药残留试验研究

以滴有不同浓度毒死蜱和炔螨特农药的水晶皇冠梨为研究对象,探讨高光谱图像技术结合人工神经网络方法检测水果表面农药残留量的可行性.分别配制不同浓度分布的毒死蜱水溶液和炔螨特水溶液样本各20个,按100μL和150μL取农药溶液滴在梨表面,在835.467 8～1 648.356 8 nm范围采集高光谱图像,提取感兴趣区域数据得到4组样本数据,每组20个,每组随机抽取5个样本作为预测集,利用BP人工神经网络对每组数据分别建立数学模型.滴有150μL和100μL农药溶液区域的建模结果为:两种农药的残留样本相关系数分别都大于0.99和0.95;RMSEC和RMSEP的最大值分别为0.634 9,1.323 9和1.742 5,3.441 7.结果表明:150μL农药样本区优于100μL农药样本区的建模结果,高光谱图像技术结合人工神经网络法检测梨表面农药残留量是可行的,为水果表面农药残留量检测提供了新方法.     

SASI高光谱数据在油气勘探中的应用

以最新获取的准噶尔盆地吉木萨尔地区高光谱SASI数据为例,首先对该数据进行坏波段去除,大气校正以及波谱重建等预处理;然后对重建数据进行降维降噪,提纯和N维可视化,并且基于光谱特征吸收峰的光谱识别准则,提取出与贮藏油气有关的方解石和伊利石的光谱信息,最后运用混合调制匹配滤波技术对异常区填图.结合已有地质资料分析和野外验证,所提取出的蚀变信息与油气区地质情况基本吻合,准噶尔盆地为高光谱遥感技术勘探油气提供一定的地质依据.     

高光谱在油气勘探中的国内外研究现状

随着科技的发展,遥感在油气勘探的作用越来越大。高光谱作为遥感发展的最新手段,自然也受到油气勘探领域的重视。高光谱遥感具有快速,经济,精确的特点。通过高光谱探测油气渗漏和其引起的地表矿物蚀变、植被变化的范围,进而确定油气勘探的区域。高光谱在油气勘探领域的应用实例相对较少,在数据和处理方法上还存在很多不足;比如现有的卫星高光谱数据覆盖范围有限(空间分辨率也较低),数据处理方法大多是原有的多光谱数据处理方法,针对高光谱数据在油气勘探中的处理方法不多。随着高光谱遥感仪器精度的提高和数据处理方法的改进,高光谱遥感必将为油气勘探提供新的机遇。     

基于SURF和顾及维数的高光谱影像端元提取新算法

端元提取,丰度反演是高光谱遥感技术的重要内容,其中端元提取是关键的步骤。首次将特征提取算法speed-up robust features(SURF)引入到高光谱影像端元提取中。兼顾高光谱影像丰富的光谱信息改进了SURF算法,提出了在多维尺度空间内寻找极值点作为端元的高光谱影像端元提取新算法,即多维SURF(multi-dimensional speed-up robust features,MDSURF)算法;将其应用于美国EO—1卫星获取的云南中甸普朗地区的Hyperion高光谱影像,并成功提取了影像端元。为了进一步验证结果的可靠性,设计两组对比实验,分别利用N-FINDR和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)算法在同等条件下提取实验影像的端元,然后对三种方法的结果进行综合评价和分析,得出MD-SURF算法提取端元的观感效果较好、精度最高、质量最好。提出了一种新的高光谱影像端元提取算法,实验结果表明新方法具有精度高、鲁棒性好等特点,证明了基于新物理机理的MD-SURF算法是一种可行的高光谱端元提取算法。     

太赫兹时域光谱成像系统的研究进展

太赫兹时域光谱成像技术具有穿透性、超快时间分辨能力、指纹光谱特性、安全无辐射电离等显著特点,在物质成分光谱分析、工业材料无损检测领域具有独特的应用价值,成为近些年来的研究热点。基于此,从成像体制和成像算法两个方向进行介绍。在成像体制层面,全面介绍了逐点扫描成像、太赫兹焦平面成像、太赫兹光电导阵列成像等二维的成像方式,以及突破衍射极限的太赫兹近场成像技术;在成像算法层面,介绍了飞行时间成像和断层扫描成像技术等三维成像方式。列举了太赫兹技术在生物医学、无损检测、安防检测等领域的应用。最后总结了当前太赫兹时域光谱技术所面临的问题。     

用于生物医学的新型显微分光光度计MSP系统

介绍一种用于生物医学的显微镜和光学多道分析仪（OMA）组合成新型显微分光光度计（Microspectrophotometer,简称MSP）系统,在该系统中,安放在显微镜成像平面上的光纤不仅可将信号由显微镜传输到OMA进行光谱分析,可也将光线反向导入显微镜用于校准,该系统不仅容易的构造,简单易用,而且在不增加采集时间的情况下具有比常规MSP系统更高的光谱分辨力。文中还给出系统测量人肺组织的激光诱导内源性显微荧光光谱与图像的一项实验结果。     

基于无透镜数字全息的显微成像系统

基于无透镜数字全息成像与再现的原理和范西泰特-泽尼克定理,对同轴无透镜数字全息显微成像系统可测量微颗粒的大小范围以及各元件之间的距离进行了推导,得到了较为准确的数据并设计搭建了系统。结果表明,无透镜数字全息显微成像系统相较于传统显微镜有不受空气中灰尘的干扰、视场大且可通过计算机处理提高图像质量等优点。通过用设计的系统观察直径在2～10μm的金刚砂,并与显微镜观察的图像做对比,证明了理论推导与结果相一致。