Спектральная визуализация
 | Эта статья нуждается в дополнительных цитатах для проверки . ( апрель 2017 г. ) |
Спектральная визуализация — это визуализация , в которой используются несколько диапазонов электромагнитного спектра . [1] В то время как обычная камера улавливает свет в трех диапазонах длин волн видимого спектра: красном, зеленом и синем (RGB), спектральная визуализация включает в себя широкий спектр методов, выходящих за рамки RGB. Спектральная визуализация может использовать инфракрасный , видимый спектр, ультрафиолет , рентгеновские лучи или некоторую комбинацию вышеперечисленного. Это может включать одновременное получение данных изображения в видимом и невидимом диапазонах, освещение за пределами видимого диапазона или использование оптических фильтров для захвата определенного спектрального диапазона. Также возможно захватывать сотни диапазонов длин волн для каждого пикселя изображения.
Мультиспектральная визуализация захватывает небольшое количество спектральных диапазонов, обычно от трех до пятнадцати, за счет использования различных фильтров и освещения. Многие стандартные датчики RGB-камер могут обнаруживать длины волн света от 300 до 1200 нм. [2] Сцена может быть освещена ближним ИК-светом, и одновременно на камере может использоваться фильтр, пропускающий инфракрасное излучение, чтобы гарантировать, что видимый свет блокируется и на изображении фиксируется только ближний ИК-диапазон. Однако в промышленной, военной и научной работе используются датчики, созданные специально для этой цели.
Гиперспектральная визуализация — это еще одна подкатегория спектральной визуализации, которая сочетает в себе спектроскопию и цифровую фотографию . При гиперспектральной визуализации полный спектр или некоторая спектральная информация (например, доплеровский сдвиг или зеемановское расщепление спектральной линии ) собирается в каждом пикселе плоскости изображения . Гиперспектральная камера использует специальное оборудование для захвата сотен диапазонов длин волн для каждого пикселя, что можно интерпретировать как полный спектр. Другими словами, камера имеет высокое спектральное разрешение. Фраза «спектральная визуализация» иногда используется как сокращенное обозначение этого метода, но предпочтительнее использовать термин «гиперспектральная визуализация» в тех случаях, когда может возникнуть двусмысленность. Гиперспектральные изображения часто представляются в виде куба изображений, который является разновидностью куба данных . [3]
Применение спектральной визуализации [4] включают сохранение произведений искусства , астрономию , физику Солнца , планетологию и дистанционное зондирование Земли . Это также относится к цифровому и печатному воспроизведению, а также к дизайну выставочного освещения для малых и средних учреждений культуры. [5]
Системы
[ редактировать ]Системы спектральной визуализации — это системы, которые посредством получения одного или нескольких изображений объекта могут возвращать спектр для каждого пикселя исходных изображений.
Существует ряд параметров, характеризующих полученные данные:
- Пространственное разрешение, которое можно описать количеством пикселей для всего изображения или минимальной квадратной площадью, различимой на поверхности. Обычно это зависит от количества мегапикселей фотокамеры.
- Спектральное разрешение, определяющее наименьшее спектральное изменение, которое система способна различить.
- Радиометрическая точность, которая показывает, насколько точна система при измерении процента спектрального отражения.
Наиболее используемый способ получения спектральной визуализации — это получение изображения для каждой желаемой полосы с использованием узкополосных фильтров. Это приводит к огромному количеству изображений и большому банку фильтров, когда требуется значительное спектральное разрешение.
Существует другой метод, гораздо более эффективный и основанный на многополосных фильтрах, который позволяет получить несколько итоговых полос, начиная с ограниченного числа изображений. Полученные изображения создают математическую базу с достаточным количеством информации для восстановления данных для каждого пикселя с высоким спектральным разрешением. Это подход, которому следует гиперколориметрическая мультиспектральная визуализация. [6] (ЧМИ) Profilocolore [7] ООО.
См. также
[ редактировать ]- Визуализирующая спектроскопия
- Химическая визуализация
- Допплерограф
- Визуализирующий спектрометр
- Индекс растительности
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Мультиспектральная гиперколориметрия и автоматическая идентификация пигментов: примеры некоторых шедевров | (2013) | Мелис | Публикации | Шпион» . сайт шпиона . дои : 10.1117/12.2020643 . S2CID 55155694 . Проверено 7 августа 2021 г.
- ^ www.red.com https://www.red.com/red-101/infrared-cinema . Проверено 9 апреля 2024 г.
{{cite web}}: Отсутствует или пусто|title=( помощь ) - ^ «Визуализация и анализ кубов спектральных данных с помощью набора инструментов Hipe (так в оригинале)» (PDF) . Herschel.esac.esa.int . 04.12.2008 . Проверено 28 апреля 2017 г.
- ^ Микколи, Маттео; Мелис, Марчелло (30 мая 2013 г.). Пеццати, Лука; Тарговский, Петр (ред.). «Модульная система освещения широкого спектра для диагностики, консервации и реставрации» . Оптика для искусства, архитектуры и археологии IV . 8790 . Международное общество оптики и фотоники: 879017. Бибкод : 2013SPIE.8790E..17M . дои : 10.1117/12.2020655 . S2CID 129213005 .
- ^ Оберн, Люк; Рочестерский технологический институт (26 августа 2022 г.). «Ученые разрабатывают методы спектральной визуализации, чтобы помочь музеям в консервации» . Физика.орг .
- ^ Колантонио, К.; Пелоси, К.; Д'Алессандро, Л.; Соттиле, С.; Калабро, Г.; Мелис, М. (19 декабря 2018 г.). «Гиперколориметрическая мультиспектральная система визуализации для диагностики культурного наследия: инновационное исследование для исследования живописи меди» . Европейский физический журнал Плюс . 133 (12): 526. Бибкод : 2018EPJP..133..526C . дои : 10.1140/epjp/i2018-12370-9 . ISSN 2190-5444 . S2CID 256110781 .
- ^ «Системы спектральной визуализации | Profilocolore | За пределами естественного зрения» . Профилоцвет . Проверено 6 августа 2021 г.