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多光譜圖像

鎖定
多光譜圖像是指包含很多帶的圖像,有時只有3個帶(彩色圖像就是一個例子)但有時要多得多,甚至上百個。每個帶是一幅灰度圖像,它表示根據用來產生該帶的傳感器敏感度得到的場景亮度。在這樣一幅圖像中,每個像素都與一個由像素在不同帶的數值串,即一個矢量相關。這個數串就被稱為像素的光譜標記。 [1] 
中文名
多光譜圖像
外文名
multispectral image
定    義
包含很多帶的圖像
研究內容
特點子集處理等
處理方法
光學處理和數字處理
應用領域
圖像處理

多光譜圖像研究內容

1.用不相關或獨立的其他帶替換當前帶;這個問題特別與遙感應用有關,但在一般的圖像處理中,如果要從多光譜圖像生成一幅單帶灰度圖像也與此有關。
2.使用一個像素的光譜標記來識別該像素所表示的目標種類。這是一個模式識別問題,它取決於下列圖像處理問題的解:消除一個像素的光譜標記對圖像採集所用光譜的依賴性。這是一個光譜恆常性問題。
3.處理多光譜圖像的特定子集,它包括在電磁譜裏僅光學部分的3個帶,它需要以或者替換或者模仿人類感知顏色的形式來進行處理。
4.在特定應用中使用多光譜圖像,並對它們進行常規的操作。這裏的一個問題是,現在每幅圖像都是一個矢量場。所以某些濾波方法需要調整以用於矢量值的像素。 [1] 

多光譜圖像處理方法

多光譜圖像處理包括光學處理和數字處理兩類。光學處理有普通的照相處理、光學幾何校正、分層疊加曝光、假彩色合成、電子灰度分割、相關掩模處理、物理光學處理等。數字處理是用計算機系統對原始信息進行圖像輻射與幾何誤差的校正、特徵的增強、圖像配準、地物類別區分、目標特徵提取等處理。二者相比,數字處理更為重要。數字處理方法靈活、速度快、重複性好、可生成高几何精度及高質量的圖像。多數情況下應先將圖像信號數字化,然後在計算機中進行處理。
多光譜圖像信息處理系統包括以下部分:①主計算機系統和外圍設備,其中採用小型機、中型機或高檔微型計算機;外圍設備主要是磁帶機、打印機、磁盤機等。②圖像輸入、輸出設備。其中,輸入設備主要有高密度數字磁帶機、攝像機、轉鼓掃描裝置等;輸出設備主要有高分辨力彩色監示器、各種圖像複製設備如照相機、彩色打印機繪圖儀、飛點掃描儀、電子束成像儀等。③通用和專用圖像處理軟件。 [2] 

多光譜圖像構建灰度圖像

在最簡單的方法中,選擇圖像帶中的一個並用它作為灰度圖像。但是,這個方法會丟失顯著的圖像信息。例如,有些邊緣有可能在一個帶中比其他帶更突出。僅選擇一個帶有可能丟失一些圖像邊緣。一種避免這個問題的方法是平均所有帶的灰度值。事實上,這是一個被許多圖像處理包相當廣泛使用的方法。但是,用這種方式生成的灰度圖像在它包含最大量的圖像信息意義上並不最優。 [1] 

多光譜圖像構建單個帶

一幅灰度圖像藉助其像素的相對灰度值攜帶信息。一幅圖像越對比度強,它攜帶的信息就越多。如果將圖像的帶用它的不相關分量替換,第1個不相關的帶對應像素值的最大擴散,幷包含比任何其他帶更多的信息。因此,生成一個具有最大對比度的帶是生成不相關圖像帶的副產品。這可使用主分量分析(PCA)來實現。 [1] 

多光譜圖像恢復方法

在一般情況下,預計模糊,特別是運動模糊會相同影響所有通道。所以,由一個通道推出來的恢復濾波器會用於所有通道,且它應該用來分別恢復各個通道,除非有理由認為不同通道有不同水平的噪聲。如果確實是這種情況,用來消除噪聲的濾波器的分量(維納濾波器),或約束矩陣逆濾波器將不得不對不同的通道進行不同的設計。 [1] 

多光譜圖像分割方法

最常用的多光譜圖像分割方法是將各個像素在不同帶的值看作該像素的特徵。換句話説,對一幅L-帶的圖像,考慮一個L-D空間,在這個空間中沿每個軸測量該像素在一個帶中的值。這是圖像的光譜直方圖。對一個3-帶圖像,這稱為圖像的彩色直方圖。 [1] 

多光譜圖像邊緣提取

經常用一幅多光譜圖像的平均帶進行邊緣檢測。這是一個快速和簡便的處理方法,但它不是最好的方法。
邊緣檢測最好在一幅多光譜圖像的第1主分量中進行,因為它具有超過所有原始圖像帶的最大對比度。
但是,如果要避免對第1主分量的計算,也可以對各個帶分別使用梯度幅度進行估計,然後對每個像素選擇所有帶中最大的梯度值。用這種方式可得到一個組合梯度圖,其中包括一個像素與它的近鄰在所有帶中最大的對比度。對這個梯度圖的後繼處理可參照對一幅幅度圖像的常規梯度圖來進行。 [1] 
參考資料
  • 1.    MARIA PETROU,COSTAS PETROU著;章毓晉譯.圖像處理基礎(第2版):清華大學出版社,2013.07
  • 2.    梅遂生主編.光電子技術:信息化武器裝備的新天地 (第二版):國防工業出版社,2008.1