Spectral resolution
Download
Report
Transcript Spectral resolution
אריאל הוטרר
מבוא לתמונות
היפר -ספקטרליות
תוכן עניינים
שימושים של תמונות היפר -ספקטרליות
יסודות תמונות היפר -ספקטרליות
יסודות פיסיקליים
מצלמות
אנליזה של תמונות היפר -ספקטרליות
מקורות
מבוא
תחום זה קיים שנים רבות אבל בגלל אופי הציוד בפועל השימוש היה
לרוב לצורך מחקר .
לאחרונה עם ההופעה של יישומים מסחריים חלה התפתחות ועניין
רב בתחום .
כנראה שגם הציוד התפתח בהתאם גודל ומחיר .
רוב התמונות מגיעות ממצלמות מוטסות .
לאחרונה הותקנו גם בלוויינים .
וישנם יישומים שזה ציוד קרקעי
יישומים
חישה מרחוק
כ י מ י ה :ז י ה ו י ח ו מ ר ים
חקר כדור הארץ ,חקר האטמוספרה ,ימים וכו'
א ס ט ר ונ ו מ י ה :ז י ה ו י ה ר כ ב ה כ ו כ ב י ם
מינרלוגיה :זיהוי ומיפוי מינרלים
רפואה זיהוי מחלות ,גידולים ...
ביולוגיה מיפוי וזיהוי ,גנים ,רקמות
חקלאות
זיהוי מינים
ניהול יערות
בדיקת לחות הקרקע
בדיקת בשלות
אומנות :זיהוי תמונות נסתרות
צ ב א ים :ז י ה ו י מ ט ר ו ת .
h t t p : / / w w w. yo ut ub e .c o m / wa t c h ? v = DI - S k m uh Ac 4
h t t p : / / w w w. s p ec t r a l - i m a g in g . c o m/ a p p l ic a t i o n s / s p ec t r a l - i m a g in g
h t t p : / / w w w. yo ut ub e .c o m / wa t c h ? v = B u - L _ K RQ p n Q& fe a t ur e = r e l a te d
h t t p : / / w w w. yo ut ub e .c o m / wa t c h ? v = G z K - C c q r y R 8 & fe a t ur e = r e l a te d
יסודות ....אור ,קרינה
כל פוטון של אור הוא בעל אורך גל שנקבע לפי רמת האנרגיה שלו .
אור וצורות אחרות של קרינה אלקטרומגנטית מתוארות בדרך כלל
במונחים של אורכי הגל שלהם .
לדוגמא אור נראה יש לה אורך גל בין 0.4ל 0.7מיקרונים .
מדידת אנרגית האור
: Spectral Power Distribution (SPD) היא פונקציה ) 𝑙( 𝑓 ,המגדירה
את האנרגיה בכל אורך גל .
מודדים את האנרגיה בכל אורך גל הגרף שמתקבל נקרא SPD
דוגמאות
החזרת אור
החזרת אור היא תופעה באופטיקה פיזיקלית ,המתרחשת
כאשר קרן אור פוגעת במשטח .כמות האור המוחזרת ממשטח
כלשהו תלויה בחומר המשטח ,אשר משתנה מאחד למשנהו .
זווית הפגיעה היא הזווית שבין קרן האור הפוגעת במשטח ,
לבין אנך היוצא מהמשטח בנקודת הפגיעה .זווית ההחזרה היא
הזווית שבין קרן האור המוחזרת מהמשטח ,לבין האנך למשטח .
SHAFER’S DICHROMATIC REFLECTION MODEL
Interface reflection - mirror like reflection at
the surface
Body reflection - reflected randomly between
particles. Reflection is equal in all directions
Incident light
Interface reflection
Body reflection
סוגי משטחים
: משטח מבריק
. 0 – שונה מInterface Reflection כאשר
(lambertian) : משטח מט
. 0 – שווה לInterface Reflection כאשר
הגדרות רדיו מטריה
: IRRADIANCE סה " כ הכוח המגיע למשטח .
: RADIANCE כוח פר יחידת שטח מוחזר בכיוון מסויים .
יצירת צבע
חתימה היפר -ספקטרלית של חומרים
חומרים מסוימים ישקפו אורכי גל מסוימים של אור ,ואילו חומרים
אחרים יבלעו את אותם אורכי הגל .
מתקבל תבנית אופיינית לכל חומר הנקרית חתימה היפר -ספקטרלית
.
SPECTROPHOTOMETER
. מודד את כוח האנרגיה באורכי גל שונים
. סוגים שונים2 ישנם
DISPERSIVE SPECTROMETERS
Michelson spectrometer
MICHELSON INTERFEROMETER
התמונה הנכנסת מתפצלת לשתי תמונות .
שתי התמונות מוחזרות לכיוון הסנסור ע " י מראות .
משנים את הפזה של אחד התמונות ע " י הזזה של אחד המארות .
Optical Path Diference : OPD
מתקבלת ה FTשל הספקטרום .
MICHELSON INTERFEROMETER
שינוי OPDגורם לכך שהגלאי מקבל יקבל את החיבור של האות
המקורי עם האות המעוכב .
ניתן לבצע כמה פעמים ומקבלים גרף שניקרא Interferogram
MICHELSON INTERFEROMETER
. FT הואSPECTRUM לINTERFEROFRAM - הקשר בין ה
מצלמה קלאסית
איך זה עובד ?
על מנת לדגום פיקסל משתמשים בשורה שלמה של הגלאי .
לכן כל פעם דוגמים שורה שלמה .
מצלמה קלאסית המשך
דוגמא :
מצלמה קלאסית המשך
מבט המצלמה :
מצלמה קלאסית המשך
עמודה , 7פעולה נקרת push broom
מצלמה קלאסית המשך
עמודה 11
מצלמה קלאסית המשך
עמודה 17
מצלמה קלאסית המשך
ז " א שעבור כל פיקסל יש לנו מידע היפר -ספקטרלי
קוביית מידע היפר -ספקטרלי
מחיבור כל השורות יחד מ תקבלת קובייה
בפועל ...
צריך לטפל בתמונה ....
מידע בקובייה
בכל פיקסל יש מידע על החומרים שמרכיבים את הפיקסל
SPECTRAL AND SPATIAL RESOLUTION
Comparison of Spatial and Spectral Processing
High resolution spectral information
Provide fine physical description , each pixel has an associated spectrum
used to identify the materials.
Data volume increase linearly
High resolution spatial information
Fine description of structure with geometrical shape information.
Not directly accesible
Data volume grows with the square of resolution
High spatial resolution requires large apertures gets low SNR
Spectral resolution more important than spatial resolution
היפר -ספקטרל מול מולטי -ספקטרל
מדידה של הרבה רצועות אורכי גל צרות ורציפות מפיקה נתונים
הנקראים היפר -ספקטרלים .
מדידה של מעט רצועות אורכי גל רחבות לא רציפות מפיקה נתונים
הנקראים מולטי -ספקטרלים .
אנליזה של תמונות היפר -ספקטרליות
זיהוי ומיפוי של מגוון חומרים בעלי חתימת החזר היפר -ספקטרלי
אופייני .
לדוגמא מיפוי של מינרלים ,סוגי קרקע כולל רמת לחות ,הרכב
אורגני ורמת מליחות .
זיהוי של מינים שונים של צמחים .
שימושים צבעים רבים כמו זיהוי של רכבים צבאים שנמצאים מתחת
לצמחיה .
ניקוי רעש
דחיסה
תצוגה – ייצוג גרפי
אטמוספרה
קרני השמש עוברים דרך האטמוספרה בדרכם אל כדור הארץ ואז הם
מוחזרים אל תוך הסנסור .
האטמוספרה גורמת לפיזור של קרני השמש ,ולכן כמות האור
שמתקבל מחומר כלשהו יכול להיות יותר או פחות מאלה שמתקבלים
בתנאי מעבדה .
גורמים המשפיעים :זווית הצילום ,זוית האור ,לחות ,גודל
חלקיקים ,מזג אויר ,הרכב כימי .
אטמוספרה – מקור רעש עיקרי
לכן תיקון של תופעות אלה ( ) Atmospheric Correctionנחשב לצעד
הכרחי לפני שמבצעים אנליזה היפר -ספקטרלי כמותית .
קיימים אלגוריתמים לחישוב תכונות אלה ותיקון של הנתונים
הנרכשים במצב נתון .
Acorn from Analytical Imaging and Geophysics
FLAASH from Research Systems
MODTRAN from Spectral Sciences Inc
ספרית חתימות היפר -ספקטרליות
זה אוסף של חתימות של החזר היפר -ספקטרליות של חומרים
מוכרים בדרך כלל בתנאי מעבדה .
פרויקטים שונים אוספים חתימות אלה על מנת לבצע אנליזה של
תמונות היפר -ספקטרליות .
חלקם פורסמו ע " י :
Clark
Grove
Elvidge
Korb
Salisbury
ASTER Spectral Library:
http://speclib.jpl.nasa.gov/
CLASSIFICATION AND TARGET
IDENTIFICATION
אלגוריתמים ייחודיים מפותחים לניצול המידע הרב שיש בתמונות
היפר -ספקטרליות .
בדרך כלל משווים את המידע ההיפר -ספקטרליות של פיקסל מול
חתימה היפר -ספקטרליות שנקרא " מטרה ".
מקור המטרה יכול להיות מספריה חתימות או חתימות שמעניינות
אותנו מאזורים אחרים בתמונה או תמונות אחרות .
נוכחות של פיקסלים מעורבים בנתונים
היפרספקטרליות
שיטות מופעלות על פיקסל שלם
שיטות אלה מיועדות לקבוע איזה חומרים הם המרכיבים העיקריים
של הפיקסל .
במקרה זה בוחרים כמה חומרי מטרה ובודקים האם חומר המטרה
אחד או יותר נמצא בפיקסל זה
משתמשים באלגוריתמים סטנדרטים כמו ( :) supervised classifiers
Minimum Distance
Maximum Likelihood
אלגוריתמים שפותחו עבור תמונות היפר -ספקטרליות כמו :
Spectral Angle Mapper
Spectral Feature Fitting
SPECTRAL ANGLE MAPPER - SAM
רוצים לבדוק כמה דימיון יש בין הספקטרום של פיקסל נתון
לספקטרום של המטרה .
נניח לצורך הדוגמא שיש לנו מידע רק על שני אורכי גל .
נציג את הפיקסל והמטרה כמו נקודות בגרף של שני אורכי גל .
נמדוד את הזווית ביניהם ,ככול שהזווית קטנה הם יותר דומים .
במציאות הוקטור הוא בעל nמימדים .
SPECTRAL FEATURE FITTING
דרך אחרת לבדוק דימיון בין הספקטרום של הפיקסל והמטרה .
ע " י השווה של איזורי " בליעה " בספקטרום (absorption) .
שני דברים מודדים :עומק וצורה של הבליעה .
שיטות מופעלות על תת פיקסל
מטרתם לבדוק איזה כמות מכל חומר מטרה מרכיב את הפיקסל .
ניתן למצוא כמויות של חומרים שגודלם הרבה יותר קטן מפיקסל .
בתנאים של ניגודיות ספקטרלי טובה בין המטרה ליתר המרכיבים
ניתן למצוא כמויות של 1-3%
שיטות שמניחות ערבוב לינארי :
Complete Linear Spectral UNMIXING
Matched Filtering
ערבוב לינארי לאומת לא לינארי
מודל של ערבוב לינארי :
מניח שה ENDMEMBERS -יושבים זה ליד זה .
מודל של ערבוב לא לינארי
מניח שה ENDMEMBERS -יושבים בהתפלגות אקרית זה עם זה .
UNMIXING
מניחים שספקטרום הפיקסל מורכב מערבוב לא גדול של חומרים
שנקרא להם . endmembers
אם נצליח לדעת מהם ה , endmembers -נוכל לחשב כמה מכל אחד
מרכיב את הפיקסל .
כמות שנמצא עבור כל endmembersהוא יחסית לשטחו בפיקסל .
מניחים שהספרטרום של הפיקסל הוא קומבינציה לינארית של ה -
endmembersעם מקדמים לא ידועים ,חיובים שסכומם = . 1
ניתן לבחור את החומרים לפי השיטות ש ראינו קודם .
MATCHED FILTERING – PARTIAL
UNMIXING
רוצים לדעת מה הכמות של חומר אחד ספציפי .
לצורך העניין כל יתר החומרים נחשבים ל " רקע ".
כמות שנימצא עבור המטרה היא יחסית לשטחה בפיקסל .
בכמויות קטנות עלולות להתקבל נתונים שגויים בגלל רעש .
)(false positive
מחשבים מדד נוסף , infeasibility :אשר משכלל את partial
unmixingעם כמות הרעש כדי לקבוע את רמת הסבירות של
החישוב .
דחיסת תמונות היפר -ספקטרליות
בפיקסל הבודד :
אורכי גל שכנים הם בעלי ערכים קרובים .
ניתן להציג את הערך של אורך גל iכמו :
𝑖 𝜆 𝑖 = 𝜆 𝑖−1 + Δ
לכן נגדיר וקטור כל ההפרשים ונדחוס אותו .
תמונה שלמה האם ניתן לייצג בצורה חסכונית יותר במקרים
הבאים :
פיקסלים זהים ?
פיקסלים דומים ?
אולי חומרי מטרה ומקדמים ?
תצוגה של תמונה היפר -ספקטרלי
כיצד מציגים את המידע ההיפר ספקטרלית ?
אולי בוחרים אורך גל ספציפי ? לדוגמא לפי תחום הנראה ?
צבעוני או שחור לבן ?
מה לגבי עומק הביטים של המידע ? אולי זה יותר מ 8 -ביטים ?
אולי אפשר לקבוע " צבע " עבור כל חומר מטרה ?
http://www.youtube.com/watch?v=T 5Mf4xtS1ZQ&feature=rel
mfu
מקורות
WIKIPEDIA.
Color Basics & Image Formation , א ו ר- ח ג י ת א ל
Introduction to Hyperspectral Image Analysis , Pe g S h i p p e r t
Light Research Center .
Understanding Illuminants , M i c h a e l D i C o s o l a
Color Lecture, K r i s te n G r a u m a n , Texa s U n i v e r s i t y
AN INTRODUCTION TO HYPERSPECTRAL IMAGING , D r J o h n
Fe r g us o n .
P
Applications of Fast l 1-Minimization Algorithms in High DimensionalHyperspectral Imager y , Z h a o h u i G u o
Sur vey of Hyperspectral and Multispectral Imaging Technologies
Nato , rto technical report , TR -SET-065-P3
Hyperspectral Imaging , R a n d a l l B . S m i t h , P h . D . ,
Spectral resolution: Hyperspectral Imager y , A n to n i o J . P l a z a
Fourier Transform Spectrometer tutorial , A r c o p t i x S w i t z e r l a n d