高光譜相機(jī)技術(shù)通訊行業(yè)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(yàn)得到的光譜含有由儀器和試驗(yàn)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(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲，消噪效果受平滑點(diǎn)數(shù)的影響，

本文中選擇SG二次多項(xiàng)式7點(diǎn)平滑對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[15]。

在高光譜圖像運(yùn)用ENVI的感興趣區(qū)域提取功能，獲取各個樣本的感興趣區(qū)域，

提取區(qū)域的平均光譜作為各個樣本的光譜。

1、結(jié)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(qū)域，

                          在近紅外區(qū)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(shù)與波段數(shù)相等的空間里的向量，

      通過計(jì)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(shù)據(jù)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(dāng)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(yùn)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(rèn)為是背景被剔除外，

其他光纖均有較好的識別效果。