¿Por qué no se pueden obtener imágenes hiperespectrales o multiespectrales a partir de fotos tomadas con cámaras ópticas mediante el procesamiento de imágenes?

La principal diferencia entre las cámaras hiperespectrales y multiespectrales es el número de bandas que registran y la anchura de las bandas (es decir, la resolución espectral).

Según la definición estándar, una cámara hiperespectral registra más de 100 bandas, mientras que una cámara multiespectral registra menos bandas. Sin embargo, esta definición no tiene en cuenta la amplitud del rango espectral ni la frecuencia de muestreo. Esto significa que si una cámara cubre el rango espectral de 400-600 nm y registra 50 bandas, no es una cámara hiperespectral, pero si cubre 400-800 nm y tiene la misma frecuencia de muestreo (lo que significa que esta vez registra 100 bandas), entonces es una cámara hiperespectral.

En este artículo se prefiere hablar de resolución espectral (FWHM, full width at half maximum*), haciendo hincapié en la capacidad de la cámara para distinguir entre dos picos espectrales consecutivos.

Datos hiperespectrales frente a multiespectrales

Las imágenes hiperespectrales consisten en capturar y analizar datos de un gran número de bandas estrechas y continuas del espectro electromagnético para producir un espectro de alta resolución para cada píxel de la imagen. Como resultado, las cámaras hiperespectrales proporcionan espectros suaves. Las cámaras multiespectrales proporcionan espectros que aparecen escalonados o dentados y no pueden representar con precisión las características espectrales.

Las imágenes espectrales proporcionan datos más detallados que las multiespectrales, lo que permite un análisis más específico y una identificación más precisa de diversos materiales y sustancias.

Las imágenes multiespectrales pueden no ser capaces de distinguir materiales estrechamente relacionados debido a la limitada resolución espectral. En la mayoría de las cámaras multiespectrales del mercado, el rango espectral se limita a 400 - 1000 nm, con un número típico de bandas de entre 4 - 5. Estas limitaciones tienen importantes consecuencias para muchas aplicaciones. Estas limitaciones tienen importantes consecuencias para muchas aplicaciones.

Para ilustrar las ventajas de las cámaras hiperespectrales frente a las multiespectrales, estudiamos el proceso de clasificación de cáscaras de almendras. Se trata de una aplicación típica que requiere un alto grado de precisión en la identificación de diferentes materiales de aspecto muy similar.

Ventajas de las cámaras hiperespectrales sobre las multiespectrales en términos de rango espectral

El espectro formado por las características de reflexión, absorción y emisión está estrechamente relacionado con la composición molecular del material a ensayar. La tabla 1 es muy famosa. La mayoría de los enlaces moleculares de las sustancias tienen huellas espectrales aportadas por frecuencias resonantes (frecuencias de resonancia espectral).

Como se muestra en la tabla, muchas aplicaciones requieren un rango espectral de 700-2500nm. Especialmente para aquellas aplicaciones relacionadas con la evaluación de la calidad de los alimentos y la clasificación de plásticos, es esencial un rango espectral de 1100-1700nm. Las cámaras multiespectrales limitadas al rango de 400-1000nm no son adecuadas para estas aplicaciones.

El artículo que comparaba las imágenes hiperespectrales con las cámaras RGB mostraba que las cámaras RGB tenían un rendimiento deficiente en la clasificación de frutos secos y pistachos. La CHNSpec FS13 obtuvo mejores resultados, mientras que la CHNSpec FS17 obtuvo la mayor precisión de clasificación.

La ventaja de las cámaras hiperespectrales sobre las multiespectrales en cuanto al número de bandas

Teniendo en cuenta el punto anterior, las almendras y las cáscaras de almendra se compararon utilizando los datos de la cámara CHNSpec FS17, cubriendo el rango espectral de 900-1700 nm y registrando 224 bandas en el primer conjunto de datos. En el segundo conjunto de datos, sólo se utilizaron 28 bandas fusionadas (es decir, fusionando bandas espectrales continuas) para simular una cámara multiespectral.

Como se muestra en las figuras 1 y 2, los espectros asociados al conjunto de datos de 224 bandas son mucho más suaves que los representados con sólo 28 bandas. En los datos hiperespectrales, también es posible captar diferencias espectrales pequeñas pero cruciales para poder separar las almendras de sus cáscaras.

En otras palabras, como el número de bandas capturadas se limita a 28, se pierde la información espectral necesaria para distinguir las almendras de sus cáscaras.

Además, algunos métodos de preprocesamiento no son adecuados para los datos multiespectrales. Por ejemplo, los algoritmos derivados o de suavizado, como Savitzky-Golay, requieren espectros continuos para funcionar bien, que los sensores multiespectrales no pueden proporcionar.

Como se ha mencionado anteriormente, al construir dos modelos para ilustrar estos puntos relacionados con la capacidad de caracterizar con precisión las características espectrales, el modelo hiperespectral que abarca 224 bandas es más preciso que el modelo multiespectral que abarca sólo 28 bandas. En los datos hiperespectrales, los efectos de borde desaparecen, e incluso los fragmentos más pequeños de cáscara de almendra pueden clasificarse correctamente.

En este estudio se seleccionaron 28 bandas espectrales para simular una cámara multiespectral. Sin embargo, las cámaras multiespectrales típicas cubren muchas menos bandas espectrales, lo que reduce aún más su capacidad para representar características espectrales finas.

¿Cómo elegir entre imágenes hiperespectrales e imágenes multiespectrales?

Tanto las imágenes hiperespectrales como las multiespectrales se utilizan ampliamente para captar y analizar el espectro electromagnético en diversas aplicaciones de investigación, industriales y de teledetección. Ambas tecnologías se complementan y la elección depende de los requisitos de la aplicación y del nivel de datos disponibles.

Si la aplicación requiere cubrir más bandas espectrales y la resolución espectral requerida es superior a las capacidades de la tecnología de imagen multiespectral, entonces la solución natural es una cámara hiperespectral.

Si la aplicación no requiere cubrir toda la gama espectral, una cámara multiespectral personalizada que cubra bandas específicas puede funcionar igual de bien que una cámara hiperespectral. Sin embargo, esto requiere que el usuario conozca el número seleccionado de bandas espectrales que deben cubrirse para la inspección o el análisis. Si el usuario no conoce los requisitos espectrales de la aplicación o son muy complejos, es mejor utilizar una cámara hiperespectral para recoger los datos de análisis.

Las cámaras hiperespectrales también proporcionan una mayor flexibilidad, lo que permite a los usuarios actualizar la máquina más adelante para clasificar nuevos residuos o materiales. Al utilizar la cámara CHNSpec FS, los usuarios pueden elegir libremente las bandas pertinentes. De hecho, la cámara hiperespectral CHNSpec FS puede convertirse en una cámara multiespectral, mientras que una cámara multiespectral nunca puede convertirse en una cámara hiperespectral.

Por último, otro aspecto a tener en cuenta a la hora de elegir entre cámaras hiperespectrales y multiespectrales es el precio. Normalmente, las cámaras hiperespectrales son más caras y requieren más potencia de procesamiento que las multiespectrales, pero no siempre es así, especialmente cuando se requiere un mayor número de bandas para una cámara multiespectral.