高光譜相機技術通訊行業光纖顏色快速識別研究

采集抽樣光纖13種顏色    如圖1所示

                                                                       光譜獲取

    試驗得到的光譜含有由儀器和試驗條件等引起的噪聲，對這些噪聲的處理有助于減少噪聲對光譜分析的影響，

  突出光譜的有效信息。

 Savitzky-Golay (SG)平滑算法可以有效消減光譜數據中的隨機噪聲，消噪效果受平滑點數的影響，

本文中選擇SG二次多項式7點平滑對光譜數據進行處理[15]。

在高光譜圖像運用ENVI的感興趣區域提取功能，獲取各個樣本的感興趣區域，

提取區域的平均光譜作為各個樣本的光譜。

1、結果與分析

1.1 不同光纖光譜反射率對比分析

              圖2為不同光纖的光譜反射率曲線圖，從圖中可知，

                          光纖的光譜反射率差異主要集中在可見光區域，

                          在近紅外區域，不同的光纖其變化趨勢相同。

                                                                                                  光譜角填圖快速識別不同的光纖

     光譜角填圖是基于物理的一種光譜分類，利用n維角度來匹配像元光譜和參考光譜。

將光譜看成是維數與波段數相等的空間里的向量，

      通過計算光譜間的角度的算法，

決定了兩個光譜之間的相似性。端元光譜是從ASCII文件或光譜數據庫中獲得，

或者可以直接從影像中獲得（ROI的平均光譜）。

SAM比較端元光譜向量和每一個像素的向量在n維空間中的角度。

角度越小代表與參考光譜越匹配，

當像素比特定的大角度的弧度閾值更大的時候就不會被分類。

圖2圖3的不同光纖的光譜反射率差異，運用光譜角填圖的方法快速查找高光譜影像中與其相匹配的光纖像元，

從圖中可知，除了第7根光纖由于其光譜反射率與背景的光譜反射率及其相似，因此被誤認為是背景被剔除外，

其他光纖均有較好的識別效果。