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成像光谱的成像原理是怎样的?成像光谱的光谱数据分析方法有哪些?

发布时间:2023-08-18
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成像光谱技术是光谱技术和图像技术的完美结合,它在获得样品空间信息的同时,还为每个图像上每个像素点提供数十至数千个窄波段的光谱信息,这样任何一个波长的光谱数据都能生成一幅图像,从而实现“图谱合一”。通过对光谱、图像的分析,即可对样品的成分含量、存在状态、空间分布及动态变化进行检测。本文对成像光谱技术的成像原理及光谱数据的分析方法做了介绍,对此感兴趣的朋友可以了解一下!

成像光谱技术是光谱技术和图像技术的完美结合,它在获得样品空间信息的同时,还为每个图像上每个像素点提供数十至数千个窄波段的光谱信息,这样任何一个波长的光谱数据都能生成一幅图像,从而实现“图谱合一”。通过对光谱、图像的分析,即可对样品的成分含量、存在状态、空间分布及动态变化进行检测。本文对成像光谱技术的成像原理及光谱数据的分析方法做了介绍,对此感兴趣的朋友可以了解一下!

高光谱成像仪

成像光谱的成像原理:

根据光谱的分辨率,可将成像光谱技术分为3类,分别是多光谱成像技术、高光谱成像技术、超光谱成像技术。其中多光谱成像技术的光谱分辨率△λ/λ=0.1数量级,它一般只能提供可见光和近红外区域内的几个波段。高光谱成像技术的光谱分辨率在 △λ/λ=0.01数量级,它能提供可见光和近红外区域内的几十至几百个波段,光谱分辨率可达纳米级。超光谱成像技术的光谱分辨率在△λ/λ=0.001数量级,它在可见和近红外区域内可提供上千个波段。

目前常用的成像光谱的波段范围有两种,可见光/近红外区的波段范围是400~1000nm,短波红外区的波段范围是900~2500nm。成像光谱仪是成像光谱技术最重要的部件,目前主要有光栅型和干涉型两种。其中光栅型主要由前置光学系统、分光光栅、会聚透镜、校正镜系统、指向镜、电子学系统和机械结构等。每个光谱仪都含有一套将景物成像到狭缝的折射式前置光学系统。通过狭缝的光被一个平面光栅在狭缝垂直的方向进行色散,然后成像在一个两维焦平面阵列上。沿狭缝方向的阵列提供空间景物信息,另一方向的阵列(狭缝光沿此阵列方向色散)提供光谱信息。沿垂直狭缝的方向推扫并依次存储焦面阵列所收集的空间/光谱信息,就可以产生一个二维的每个像素有多个谱段的空间影像。成像原理如下图所示。

成像光谱的原理示意图

成像光谱的获取包括3种模式,分别是逐点扫描式、线推扫式、画幅式。目前用得最多的是线扫描,也称推扫式成像光谱,在推扫过程中,每个扫描位置将获得一个窄带空间位置上多个像素点的光谱图像,这就是原始图像,对推扫过程中多个窄带空间区域的原始图像进行图像拼接,即可得到整个样品的成像光谱,称之为数据立方体。在数据立方体中,每个波长下都对应样品的图像。


成像光谱的系统构成:

一个典型的推扫式近红外成像光谱系统包括光源、红外相机、成像光谱仪、镜头、移动样品台、计算机图像采集系统和运动控制系统等组成,系统构成如下图所示。其中成像光谱仪多采用光栅进行分光。移动样品台由步进电机驱动作匀速移动。有些系统为了调节方便,配制了三维运动平台,可作x、y轴方向上的匀速移动,还可根据样品尺寸在z轴方向上调整高度。有些成像光谱系统中样品是固定不动的,而红外相机和成像光谱仪匀速移动,完成光谱图像的扫描。

成像光谱系统的构成

成像光谱的光谱数据分析方法:

目前在成像光谱的分析中,多采用主成分分析法(PCA)对高维的超立方体数据进行压缩。主成分(得分矩阵)T是原来变量的线性

组合,用它来表征原来变量时所产生的平方和误差最小。第一个主成分所能解释原变量的方差量最大,第二个次之,其余类推,各组主成分相互正交。主成分计算的方法较多,常用的算法是非线性迭代偏最小二乘法(NIPALS)、协方差矩阵分解方法。通过对超立方体数据进行主成分压缩后得到特征信息,在主成分空间中可看到不同类别样品的成像光谱的差异,从而进行定性判别。

若需要进行定量预测,则需要将降维后得分矩阵T与化学分析值矩阵Y进行多元线性回归,即可得数学模型:Y=TB+E。

式中:B=(TTT)-1T1Y=为回归系数;E为所引进的误差。

在所分解的主成分中,前边的主成分包含了X矩阵的绝大部分有用信息,而后面的主成分则与噪音和干扰影响因素有关,这就是主成分回归。目前也常采用偏最小二乘法(PLS)建立定量模型。

在实际进行超立方体的数据分析时,由于多个样品的数据形成了一个多维的数据集,不能直接采用PCA或PLS进行计算,需要将原始的超立方体按照某一维度(比如波长维)依次展开,再进行后续的计算分析,提取成像光谱中所包含的样品成分、空间分布信息。

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