干货 | 成像光谱技术

成像光谱是成像技术与光谱技术结合的产物,它是在紫外、可见、近红外和红外光区域所获得的多个窄带或光谱连续的图像数据。成像光谱技术首先用于遥感领域中,随着成像光谱技术的成熟,它也已被应用到其他一些领域,比如:生物医学领域。本文首先介绍成像光谱技术的基本概念和它在遥感领域的发展历史,接下来阐述成像光谱技术的系统结构和成像光谱技术的数据处理方法,最后给出成像光谱技术的几个应用实例。

成像光谱(imagingspectroscopy)技术也称光谱成像技术,它是成像技术与光谱技术相结合的产物。成像光谱是多个窄波段或者光谱连续的图像数据,因此从成像光谱中一方面能够获得二维图像,另一方面能够获得图像中任一位置的光谱。成像光谱是一种三维形式的光谱,它包括一维的光谱坐标和二维的空间坐标,可以用符号I(r,y,λ)表示,其数据结构形式如下图所示。提取每个波长下的二维空间数据,得到的是特定波长下的图像I(x,y);提取每个空间位置(r,y)上的波长数据得到的就是该位置的光谱I(入)。所以,从成像光谱中可以观察到对象的形貌,同时又能从分子水平对不同目标进行区分。

1 ）成像光谱系统的基本参数

成像光谱是图像与光谱的结合,因此描述成像光谱系统的基本参数也就涉及成像和光谱两个方面,其基本参数包括光谱分辨率、光谱范围、空间分辨率、视场、信噪比和最小可探测信号等。

(a)光谱分辨率:能分辨的最小波长间隔,或者用光谱分辨本领表示。光谱分辨率越高,区分目标的能力越强,如下图所示,随着光谱分辨率降低,水铝矿反射光谱的特征峰也逐渐消失了。在遥感领域中,光谱成像技术分为多光谱(multi-spectral)、高光谱(hyper-spectral)和超光谱(ultral-spectral)成像,它们就是按光谱分辨率进行划分的。如下表所示,多光谱成像的光谱分辨率最低,在可见光-近红外区域其光谱通道数仅有几个至十几个,所以光谱通道通常不连续:而高光谱和超光谱成像的光谱分辨率为10nm和1nm量级,光谱通道具有连续性。

(b)光谱范围:能够测量的波长范围。目前的光谱成像技术一般可以覆盖紫外-可见近红外波段范围,甚至到中红外波段。

(c)空间分辨率:能分辨的物方最小单元尺寸。它与光学系统和探测器本身的性质相关,比如:数值孔径(NA)、放大率、探测器像元尺寸等。因测量对象不同,空间分辨率有较大的差异。比如:遥感成像光谱仪的空间分辨率一般为几米到几十米,而显微成像光谱系统的空间分辨率则需要达到微米量级。在遥感领域,空间分辨率也常甲时场角(intantaneous field of view,IFOV)来描述,它指某一瞬间探测器单元对应的视场角,与空间分辨率(δ)的关系为

式中,h为飞行器到地面的距离。遥感成像光谱仪的IFOV通常为10^-2mrad量级。

(d)视场:能够成像的最大空间范围,通常用视场角(fieldofview，FOV)表示,它与空间分辨率往往相互制约。

(e)信噪比和最小可探测信号:主要由系统的探测器性能决定,它们会制约系统的光谱分辨率、空间分辨率等指标。信噪比是信号与噪声的比值(也常用比值的对数表示),信比越高,表明探测结果的噪声越小,探测质量越高;最小可探测信号与探测器的量子效率系统的噪声水平有关,对于弱信号成像这个指标非常重要。

下表给出了一些国外遥感成像光谱仪的基本参数。

注:A表示可见-短波近红外波段,B表示长波近红外波段

2）遥感领域成像光谱技术的发展历史

成像光谱技术起源于遥感领域,起初的想法是如果能够在获得地物形貌的同时获取对应的光谱信号,那么有可能对地面的物态进行直接识别、分析和应用,比如:森林植被、农业作物、矿物等。下面简单回顾一下成像光谱技术在遥感领域的发展历史。

(a)遥感光谱成像技术的雏形出现于20世纪70年代末(1978年),它的正式出现以第-代高光谱分辨率传感器的面世为标志,这类成像光谱仪是推扫方式的二维面阵成像。

(b)1987年,第二代高光谱成像仪问世,美国宇航局(NASA)喷气推进实验室从1983年开始研制的航空可见光/红外光成像光谱仪(AVIRIS)是这代成像光谱仪的代表,它采用的是扫描式的线阵列成像。

(c)1996年,由美国研制的高光谱数字图像实验仪(HYDICE)开始使用,它的波长探测范围为400~2500nm,采用的是CCD推扫技术成像,它有210个波段,光谱宽度为3~20nm不等,为地质学、植被等的研究与应用提供了大量有价值的数据。

(d)此后,高光谱成像技术在图像空间分辨率上越来越高。在此,美国是世界军民两用成像卫星市场的主导者。2008年,美国在加利福尼亚州范登堡空军基地发射的GeoEye-1卫星上的成像光谱仪的全色空间分辨率为0.41m,这意味着它能够从太空中拍摄地面棒球场上本垒板的清晰图片。除美国外,以色列、法国、俄罗斯、印度、韩国等国家和地区均成功研制了成像光谱仪,在空间分辨率上也达到了与美国媲美的程度。下表显示了美国等国家及中国台湾地区研制和发射的一些高光谱成像仪的空间分辨率情况。

(5)我国成像光谱技术相比国外发展稍晚,但进步很快。1999年,我国发射了中巴资源卫星,其空间分辨率为19.5m;2005年,发射了北京1号小卫星,空间分辨率达到了4m。2007年12月,我国发射的RADARSAT-2卫星,属于民用高分辨率合成孔径雷达卫星,分辨率达到3m,并在2008年成功接收了该卫星向我国发送的第一轨图像数据。2015年10月,由我国长春光机所研制的“吉林一号”商用遥感卫星组发射成功,其A星的地面像元分辨率为全色0.72m,视频星的地面像元分辨率为1.12m。

随着成像光谱技术的发展成熟,它在其他领域(比如生物医学等)也开始受到人们的关注,被引人到更多领域的科学研究和生产应用中。

成像光谱仪是成像仪与光谱仪相结合的产物,它能够同时获取二维的图像信息和图像上每个点的光谱信息，如下图所示。所以,在成像光谱系统中最重要的在于图像(空间)扫描和波长扫描的实现。下面将分别介绍相关的图像扫描方法和波长扫描方法，并给出一些典型的成像光谱系统。

1）成像光谱系统的图像(空间)扫描方法

成像光谱系统的图像扫描方式包括点扫描、线扫描和非扫描三种方式：

(a)点扫描

每次获取物体上一点的光谱信息I(λ),再通过xy方向的逐点扫描得到成像光谱。其y方向扫描可以由探测平台移动、机械扫描或者两者组合实现。点扫描的优点是仅使用线阵探测器就可以了，所以容易通过延长积分时间来提高信号的信噪比;但缺点是获取成像光谱较慢。

共焦成像光谱系统多采用点扫描方式，比如:共聚焦拉曼成像显微镜和共聚焦荧光成像显微镜;遥感领域早期使用的掸扫式成像(whiskbroom imaging)光谱系统。

掸扫式成像光谱系统的基本原理如下图所示,每个时刻仅有单个物元进人色散系统,经色散元件分光后被线阵探测器接收。它的图像扫描由飞行器的y方向推进和扫描器的x方向扫描共同完成。扫描器可以使用图中所示的楔形反射镜,旋转反射镜就实现了空间的方向扫描。飞行器的y方向移动可以视为不受限制,所以掸扫式成像系统的扫描范围主要由扫描器的扫描范围决定。扫描器的扫描速度必须与飞行器的移动速度相匹配,即扫描器的一个扫描周期与飞行器在y方向前进一个单元的时间相当,否则物元的位置记录会错乱;扫描器的扫描速度还需要与探测器的响应速度相匹配,否则会造成物元之间信号串扰。

(b)线扫描

每次获取物体上一条线上每点的光谱信息I(x,λ),然后通过在y方向逐线扫描得到成像光谱。其y方向扫描可以由探测平台移动或者机械扫描实现。线扫描成像光谱系统通常需要使用面阵探测器,探测器的二维方向分别为光谱方向和z方向。线扫描获取成像光谱比点扫描更快,但是它对光学系统及探测器性能的要求更高。

线扫描方式特别适合于被测物与成像光谱探测系统的相对移动就是线性的,因为其方向上的扫描不需要增加额外的部件。遥感领域常用的推扫式成像(pushbroomimaging)光谱系统就属于线扫描方式

推扫式成像光谱系统的基本原理如下图所示。与扫式成像光谱系统不同,每个时刻有一条线上的物元进入色散系统,分光后被探测器检测到,所以仅依靠飞行器在y方向的推进完成图像扫描。可以看出,推扫式成像光谱系统的光谱分辨率和空间分辨率除了与相应的光学系统有关外,还与探测器的像素尺寸和像素分辨率相关。

(c)非扫描

这种方式在空间xy方向上不扫描,每次获取特定波长入下的物体图像I(r,y),然后通过波长扫描得到成像光谱。它也需要使用面阵探测器,只是探测器的二维方向分别为空间的z和y方向。

遥感领域中的凝视成像(staringimaging)光谱系统就属于非扫描方式,其基本原理如下图所示。它在一定时段内所探测的区域固定不变,通过波长调谐器选择探测特定波长或者窄波段下的二维图像。

凝视成像光谱系统中的波长调谐器可以是离散的滤光片或者可调滤光器;此外,也可以采用傅里叶变换干涉方式获取光谱!7,这种情况下探测器每次得到的是特定光程差下的干涉强度图像,再对每个像素的干涉强度序列进行傅里叶变换得到相应光谱，

2 ）成像光谱系统的波长扫描方法

成像光谱系统的波长扫描方法有滤光片、棱镜色散、光栅色散、可调谐滤光器、傅里叶变换干涉仪等。

3 ） 典型的成像光谱系统

下图给出了三种典型的成像光谱系统。下图(a)为我国“嫦娥一号”卫星上搭载的干涉成像光谱仪的光学系统,其获要光谱的方式为空间调制型傅里叶变换。经前置望远系统获得的目标被Sagnac棱镜横向剪切成两个相干虚像,两个虚像经傅氏透镜干涉和柱面镜投影到面阵CCD上。每个时刻CCD获取狭缝上每个物元的干涉序列,利用卫星推扫在空间另一维方向上扫描。

下图(b)为一个用于食品质量检测的拉曼成像光谱系统,它用785nm的线激光激发样品的拉曼信号,经滤光片滤除激发光后,拉曼信号被棱镜/光栅/棱镜系统色散,色散后的光谱信号被CCD检测到。每个时刻CCD获取样品一条线上每个物元的光谱,通过沿扫描线的垂直方向移动样品获得样品的拉曼成像光谱。

下图(c)为一个高光谱荧光显微镜,它用氙灯和360nm的激发滤光片组合作为激发光源,经40倍的显微物镜后激发样品荧光,用发射滤光片滤除激发光后,荧光信号经AOTF调制选择波长,成像在CCD相机上。CCD获取的是特定波长下的荧光图像,光谱分辨率为6nm。

成像光谱是空间和光谱连续的三维数据集,通常成像光谱的数据处理是对图像中的每个像元进行分类。成像光谱相比于普通图像,多出了波长维度,导致其数据量急剧增加(高1~2个数量级)。这使得成像光谱一方面能够提供目标的详细信息,对于目标的识别和分类十分有利;但是另一方面会导致信息冗余,增加数据处理难度以及无法获取足够样本训练分类模型而导致分类精度下降。所以,如何有效地利用成像光谱数据对目标进行快速、准确分类成为一个难题。

在展开本节之前有两点需要说明:第一,单一波长图像的处理等同于一般的数字图像处理;第二,受空间分辨率的影响,成像光谱中每个像元的光谱可能来自几个不同类的目标,称为混合像元,需要采用线性或非线性混合模型对光谱进行分离后再分类,对此后面不做细分讨论。

1）成像光谱数据的表达和处理流程

成像光谱一般用如下图所示的图像立方体表示,立方体有1个正面和两个切面。正面与常规图像类似,它可以用某个波长下的灰度图像或者三个波长合成彩色图像表示。图中采用了合成彩色图像的方式。两个切面沿波长方向,按理它只是强度大小,但考虑到人眼一般对彩色敏感,通常给不同强度赋予不同颜色,即用伪彩色方式表示。对图像进行分类后,结果用如下图所示的伪彩色分类图表示,图中不同的颜色区域表示不同类别的目标。

成像光谱数据的一般处理流程如下图所示,首先进行波长压缩以减少数据量,然后从压缩后的数据中提取能够准确描述目标的特征向量,最后利用得到的特征向量对图像目标进行分类。

2 ）波长压缩

当成像光谱的光谱分辨率较高时,必然存在光谱数据冗余,这时可以对其中一些波长下的图像进行舍弃,这就是波长压缩或者波长选择。波长压缩可基于信息量、类间可分性等原则展开。

成像光谱技术最早用于遥感领域,比如地质勘探、植被研究、环境监测、农业调查等,现在在生物、医学、材料等领域也得到应用。下面给出几个成像光谱技术的应用实例,抛砖引玉,如果需要更全面的了解可自行搜索查阅相关文献。

1)矿物识别

利用飞机搭载的成像光谱仪获取了新疆东天山哈密市东南方向的某矿区的成像光谱数据,光谱范围为400~2500nm,带宽为15~20nm,所使用的波段数为128个。具体结果如下图所示。

图(a)为由成像光谱数据反演后的地物光谱反射率图像,图像合成的三个波段为:19波段(红)9波段(绿)和3波段(蓝),从该图中可以看出该地区的大致形貌。图(d)显示了几种单矿物的光谱,从图中可以看出它们各自的特征吸收。比如:绿帘石在短波近红外区有2255nm和2335nm两个显著的特征吸收峰,后者位于114波段,吸收较深、宽度大且对称,前者附加在后者上,中等吸收且非对称。根据绿帘石的特征吸收提取了绿帘石矿物的分布情况,如图(b)所示。绿帘石的特征吸收与其他矿物(如:绢云母、绿泥石)的特征吸收有重合,所以事实图(b)并不仅仅反映绿帘石的分布。根据光谱特征用不同颜色在同一图上标记不同矿物的分布情况,如图(c)所示,比如:白色表示绢云母,红色代表绿泥石,浅粉红色代表石膏等。

2)农作物识别

已获取北京顺义区某局部的32通道的成像光谱图,其形貌如图(a)所示。首先利用归一化植被指数(它由近红外波段14和红外波段11构成)对植被和非植被区进行划分，其划分结果如图(b)所示,基本准确地区分了植被和非植被区然后对植被区进行进一步区分。植被区包括小麦地、果园和林地,其中小麦地与果园和林地差别较大,首先将小麦地提取出来,结果如图(c)所示;然后对果园和林地进行区分,结果如图(d)所示,可以看出果园和林地分布均较分散。

还需要对非植被区进行进一步区分。非植被区包括水体、水稻地、菜地、玉米地和居民点等,水体与其他地型光谱差异最大的波段为19、20和21,这样可以采用最小距离法提取水体。最终对该地区地型自动分类的结果如图(e)所示。

3)中医舌诊

图(a)为高光谱舌像采集系统,它使用推扫方式实现舌苔图像的扫描,探测器为面阵探测器,其水平方向为空间方向,垂直方向为光谱方向。采集系统的光谱范围为400~800nm，所用波段数为120个。利用高光谱舌像采集系统获得舌苔的成像光谱数据后,不仅可以在不同的单波段图像中提取舌形态、舌裂纹、紫斑数目、齿痕等二维图像,还可以提取反映舌体性质的光谱特征这样就可以对舌苔颜色进行更精细化的定量描述,而不仅是用颜色“淡红”“淡白”“红”“绛“紫”等定性描述。图(b)给出了不同波段的舌体图像,从图中可以看出不同波段图像有不同的表征,比如:403.7~448.8nm波段的图像突出了舌体的轮特征,535.6~632.8nm波段的图像突出了舌苔特征,而674.8~799.3nm波段的图像突出了舌裂纹特征，这些结果能够更好地辅助医生诊断。

(4)手术导航

在内窥镜胆囊切除手术中存在损伤胆管的风险,为此有人提出了一种近红外高光谱成像方法用于手术导航,使得医生能够看清楚被组织覆盖的胆道系统。图(a)为所设计的近红外腹腔高光谱成像系统,它是在普通腹腔镜的基础上加上光谱成像器件构成的。系统用250W的卤素灯照明,经组织的反射光通过LCTF,LCTF的波长调谐范围为650~1100nm,带宽为3.4~11.4nm,调谐响应时间为150ms。LCTF 过滤后的光信号被镜头成像于CCD上,CCD的光谱响应范围为200~1100nm。获得成像光谱数据后,采用主成分分析(PCA)计算得到主成分图像(为灰度图像),根据经验每个主成分图像会使解剖结构显著区分于周围组织,能够帮助医生更好地实施手术。

图(b)为用普通腹腔镜获得的活体猪的肝十二指肠韧带图,由于血管、胆道等被脂肪或相连组织覆盖,在图中无法看清楚;而图(c)为高光谱成像系统获得的相同部位的主成分图像,它清晰地呈现了血管、胆道等结构。图(c)中的区域B为动脉,提取该位置的光谱可以进一步确认它是动脉,它在800nm处有一个很宽的吸收峰1,来自氧合血红蛋白;在970nm处有一个小的吸收峰2,来自水。类似的,区域C为静脉,其760nm的肩峰1来自去氧血红蛋白,800nm的峰2和970nm的峰3与前面类似,分别来自氧合血红蛋白和水。区域D为胆管,其930nm的肩峰1来自脂肪,而970nm的峰2来自水。

为了进一步确认图(c)中所标记的区域,在麻醉活体猪的情况下对其肝十二指肠韧带进行了解剖,并用内窥镜观察,与标记结果一致。

_{本文介绍了成像光谱技术,它是成像技术与光谱技术相结合的产物,能够同时获取目标的形貌和光谱,利用成像光谱能够更好地对图像中的目标进行识别或分类。首先简单阐述了成像光谱技术的基本原理;其次介绍了成像光谱系统的图像扫描方式和波长扫描方式;再次介绍了成像光谱数据的处理方法,包括波长压缩、特征提取、分类等方法;最后给出了几个成像光谱技术的应用实例。}

_{参考文献：}

_{1.光谱技术与应用，袁波、杨青 主编}

_{内容来源：爱蛙科技编辑整理}

_{爱蛙科技(客服电话4001021226)}

_{销售 | 租赁 | 定制}

_{爱蛙帮您找到最合适的光传感解决方案}