Location:
Tại sao không thể thu được hình ảnh siêu phổ hoặc đa phổ từ những bức ảnh chụp bằng máy ảnh quang học thông qua xử lý hình ảnh?

Tại sao không thể thu được hình ảnh siêu phổ hoặc đa phổ từ những bức ảnh chụp bằng máy ảnh quang học thông qua xử lý hình ảnh?

2024-10-23 16:22

Sự khác biệt chính giữa camera siêu phổ và camera đa phổ là số lượng băng tần mà chúng ghi lại và độ rộng của các băng tần (tức là độ phân giải quang phổ).


Theo định nghĩa chuẩn, camera siêu phổ ghi lại hơn 100 băng tần, trong khi camera đa phổ ghi lại ít băng tần hơn. Tuy nhiên, định nghĩa này không tính đến độ

rộng của dải quang phổ hoặc tốc độ lấy mẫu. Điều này có nghĩa là nếu camera bao phủ dải quang phổ 400–600 nm và ghi lại 50 băng tần, thì đó không phải là

camera siêu phổ, nhưng nếu nó bao phủ dải quang phổ 400–800 nm và có cùng tốc độ lấy mẫu (tức là lần này nó ghi lại 100 băng tần), thì đó là camera siêu phổ.


Bài viết này muốn nói về độ phân giải quang phổ (FWHM, toàn chiều rộng ở một nửa cực đại*), nhấn mạnh khả năng phân biệt giữa hai đỉnh quang phổ liên tiếp của máy ảnh.


Dữ liệu siêu phổ so với dữ liệu đa phổ


Chụp ảnh siêu phổ liên quan đến việc chụp và phân tích dữ liệu từ một số lượng lớn các dải hẹp, liên tục trong quang phổ điện từ để tạo ra quang phổ có độ phân giải cao cho từng điểm ảnh trong hình ảnh. Do đó, máy ảnh siêu phổ cung cấp quang phổ mịn. Máy ảnh đa phổ cung cấp quang phổ có vẻ như có bậc hoặc gồ ghề và không thể mô tả chính xác các đặc điểm quang phổ.

multispectral vs. hyperspectral.png

Hình ảnh quang phổ cung cấp dữ liệu chi tiết hơn hình ảnh quang phổ đa phổ, cho phép phân tích cụ thể hơn và nhận dạng chính xác hơn nhiều loại vật liệu và chất

khác nhau.


Hình ảnh quang phổ đa phổ có thể không phân biệt được các vật liệu có liên quan chặt chẽ do độ phân giải quang phổ hạn chế. Đối với hầu hết các máy ảnh quang

phổ đa phổ trên thị trường, phạm vi quang phổ bị giới hạn ở mức 400 – 1000 nm, với số lượng băng tần điển hình từ 4 – 5. Những hạn chế này có hậu quả quan trọng

đối với nhiều ứng dụng.


Để minh họa cho những ưu điểm của máy ảnh siêu quang phổ so với máy ảnh quang phổ đa phổ, chúng tôi đã nghiên cứu quy trình phân loại vỏ hạnh nhân khỏi

hạnh nhân. Đây là một ứng dụng điển hình đòi hỏi độ chính xác cao trong việc nhận dạng các vật liệu khác nhau có vẻ ngoài rất giống nhau.


Ưu điểm của camera siêu quang phổ so với camera đa quang phổ về mặt phạm vi quang phổ

Phổ được hình thành bởi các đặc điểm phản xạ, hấp thụ và phát xạ có liên quan chặt chẽ đến thành phần phân tử của vật liệu cần thử nghiệm. Bảng 1 rất nổi tiếng. Hầu hết các liên kết phân tử của các chất đều có dấu vân tay quang phổ do tần số cộng hưởng (tần số cộng hưởng quang phổ) mang lại.

1.png

Như thể hiện trong bảng, nhiều ứng dụng yêu cầu dải quang phổ từ 700–2500nm. Đặc biệt đối với những ứng dụng liên quan đến đánh giá chất lượng thực phẩm và phân

loại nhựa, dải quang phổ từ 1100–1700nm là điều cần thiết. Các camera đa quang phổ giới hạn trong dải 400–1000nm không phù hợp với những ứng dụng này.


Bài viết so sánh hình ảnh siêu quang phổ với camera RGB cho thấy camera RGB hoạt động kém trong việc phân loại hạt và quả hồ trăn. CHNSpec FS13 hoạt động tốt hơn,

trong khi CHNSpec FS17 có độ chính xác phân loại cao nhất.



Ưu điểm của camera siêu quang phổ so với camera đa quang phổ về số lượng băng tần

Xét đến điểm trước đó, hạnh nhân và vỏ hạnh nhân được so sánh bằng dữ liệu camera CHNSpec FS17, bao phủ phạm vi quang phổ 900–1700 nm và ghi lại 224 dải trong tập dữ liệu đầu tiên. Trong tập dữ liệu thứ hai, chỉ có 28 dải hợp nhất (tức là các dải quang phổ liên tục hợp nhất) được sử dụng để mô phỏng camera đa quang phổ.



Như thể hiện trong Hình 1 và 2, quang phổ liên quan đến tập dữ liệu 224 băng tần mượt mà hơn nhiều so với quang phổ được mô tả chỉ có 28 băng tần. Trong dữ liệu siêu quang phổ, cũng có thể nắm bắt được những khác biệt quang phổ nhỏ nhưng quan trọng để có thể tách hạnh nhân ra khỏi vỏ.


Nói cách khác, vì số lượng dải thu được bị giới hạn ở 28 nên thông tin quang phổ cần thiết để phân biệt quả hạnh nhân với vỏ của chúng bị mất.

Spectrum of almonds. The purple circle highlights the difference in the spectrum due to the presence of oils in the almonds and the absence of oils in the almond shells..png


Ngoài ra, một số phương pháp tiền xử lý không phù hợp với dữ liệu đa phổ. Ví dụ, các thuật toán đạo hàm hoặc làm mịn như Savitzky-Golay yêu cầu phổ liên tục để hoạt động tốt, điều mà các cảm biến đa phổ không thể cung cấp.


Như đã đề cập ở trên, bằng cách xây dựng hai mô hình để minh họa những điểm này liên quan đến khả năng mô tả chính xác các đặc điểm quang phổ, mô hình siêu quang phổ bao phủ 224 dải chính xác hơn mô hình đa quang phổ chỉ bao phủ 28 dải. Trong dữ liệu siêu quang phổ, các hiệu ứng cạnh biến mất và ngay cả những mảnh vỏ hạnh nhân nhỏ nhất cũng có thể được phân loại chính xác.

RGB, multispectral (28 bands), and hyperspectral (224 bands) images of almonds and almond shells (green is almonds, blue is almond shells).png

Trong nghiên cứu này, 28 dải quang phổ đã được chọn để mô phỏng một camera đa quang phổ. Tuy nhiên, các camera đa quang phổ thông thường bao phủ ít dải quang phổ hơn đáng kể, làm giảm khả năng mô tả các đặc điểm quang phổ tinh tế của chúng.

Làm thế nào để lựa chọn giữa hình ảnh siêu phổ và hình ảnh đa phổ?


Cả hình ảnh siêu phổ và hình ảnh đa phổ đều được sử dụng rộng rãi để chụp và phân tích phổ điện từ trong nhiều ứng dụng nghiên cứu, công nghiệp và cảm biến từ xa. Hai công nghệ bổ sung cho nhau và sự lựa chọn phụ thuộc vào yêu cầu ứng dụng và mức độ dữ liệu có sẵn.


Nếu ứng dụng yêu cầu bao phủ nhiều dải quang phổ hơn và độ phân giải quang phổ cần thiết cao hơn khả năng của công nghệ hình ảnh đa quang phổ thì giải pháp tự nhiên là camera siêu quang phổ.


Nếu ứng dụng không yêu cầu toàn bộ dải quang phổ phải được bao phủ, một camera đa quang phổ tùy chỉnh bao phủ các dải cụ thể có thể hoạt động tốt như một camera siêu quang phổ. Tuy nhiên, điều này yêu cầu người dùng phải biết số lượng các dải quang phổ đã chọn phải được bao phủ để kiểm tra hoặc phân tích. Nếu người dùng không biết các yêu cầu về quang phổ của ứng dụng hoặc chúng rất phức tạp, tốt hơn là sử dụng camera siêu quang phổ để thu thập dữ liệu phân tích.


Camera siêu quang phổ cũng cung cấp tính linh hoạt cao hơn, cho phép người dùng nâng cấp máy sau này để phân loại các mảnh vụn hoặc vật liệu mới. Khi sử dụng camera CHNSpec FS, người dùng có thể tự do lựa chọn các băng tần có liên quan. Trên thực tế, camera siêu quang phổ CHNSpec FS có thể được chuyển đổi thành camera đa quang phổ, trong khi camera đa quang phổ không bao giờ có thể được chuyển thành camera siêu quang phổ.


Cuối cùng, một khía cạnh khác cần cân nhắc khi lựa chọn giữa camera siêu phổ và camera đa phổ là giá cả. Thông thường, camera siêu phổ đắt hơn và đòi hỏi nhiều năng lực xử lý hơn camera đa phổ, nhưng không phải lúc nào cũng vậy, đặc biệt là khi cần nhiều băng tần hơn cho camera đa phổ.