2. 데이터 형식 및 파일 구조

하이 스펙트럼 카메라에서 일반적으로 사용되는 저장 형식은.hdr 및.raw 파일을 포함하는 ENVI 표준 형식이며 일부 장치에는.dci 수집 정보 파일도 첨부됩니다.

2.2 ENVI 형식 설명(.hdr + .raw)

hdr 메타 정보 저장 (파장, 크기, 데이터 유형 등) 소개

.hdr 파일은 ENVI 표준으로 정의된 일반 텍스트로, 전체 하이 스펙트럼 이미지에 대한 모든 핵심 정보 samples(너비 W)를 기록합니다.

·lines(높이 H)

·bands(스펙트럼)

·interleave(예: BIP/BSQ/BIL)

·data type(예: uint16, float32)

·wavelength(각 대역의 파장)

·sensor type(센서 유형）

.raw 저장 스펙트럼 데이터 매트릭스 소개

.raw는 모든 픽셀과 대역의 원래 숫자 계량화 값을 기록하는 순수 이진 파일입니다.데이터 자체만 포함되며 크기, 파장 등의 정보는 없으며.hdr 파일과 함께 사용해야 합니다.

데이터는 일반적으로 다음 세 가지 방법 중 하나로 저장됩니다.

·BSQ(밴드별 스토리지)

·BIL(행별 저장)

·BIP(픽셀별 저장)

다른 저장 방식은 읽기 속도와 데이터 처리 효율에 영향을 미칠 수 있습니다.

.dci 데이터 수집 정보 저장 소개

하이 스펙트럼 카메라는 다음과 같은 사용자 정의.dci 파일을 생성합니다.

·Camera(카메라 모델)

·R\\G\\B(데이터 수집 시 RGB)

·ExposureTime(노출 시간)

·Gain(이득)

·ObjectDistance 모바일 플랫폼 속도 또는 단계(카메라 스캔)

·POS :

·longitude, latitude(경위도)

·altitude(고도)

·height(상대 높이)

이 파일은 주로 실험 기록에 서비스되며 일반적으로 데이터 처리에 관여하지 않습니다.

지면 고 스펙트럼 카메라 기재 고 스펙트럼 카메라

2.2 데이터 차원(H × W × 대역)

높은 스펙트럼 이미징은 결국 3D 데이터 입방체를 형성합니다.

·H(Height): 이미지 높이

·W(Width): 이미지 폭

·Bands(밴드 수): 픽셀당 몇 차원 스펙트럼

따라서 하이 스펙트럼 데이터 양이 일반 이미지보다 훨씬 크며 후속 알고리즘 설계의 도전 소스 중 하나입니다.

2.3 일반적인 채집 패턴과 영향(밀어내기 vs 면진)

하이 스펙트럼 카메라의 채집 방식은 주로 밀어내기 (와이어 스캔) 와 면진 (스냅샷) 두 종류로 나뉘며, 각 방식은 서로 다른 응용 장면에 적용된다.

1) 스캔식 하이 스펙트럼 카메라

선진카메라라고도 하는데 매번 선 (X방향) 하나만 채집하고 견본이나 카메라를 이동하는 과정에 Y방향스캔을 완성한다.이미징 과정은 한 줄의 상이 될 때마다 (X 방향), 시스템 수송 벨트의 전진을 감지하는 과정에서 배열된 탐지기가 밴드 궤적을 쓸어 올려 세로 스캔 (Y 방향) 을 완성하는 것이다.가로세로 스캐닝 정보를 종합하면 샘플의 3차원 하이스펙트럼 이미지 데이터를 얻을 수 있다.

이미징 원리:

·카메라 내부에 좁은 틈이 있다

·빛은 울타리를 통해 빛을 나눈 후 선진 탐지기에 투사된다

·모션 플랫폼 (또는 컨베이어 벨트) 은 샘플을 밀어 카메라를 한 줄씩 스캔합니다.

·최종적으로 완전한 고 스펙트럼 입방체를 형성하다

특징:

높은 스펙트럼 해상도
소음이 낮다
공업 생산 라인, 농작물 스캔, 실험실 청소 등에 적합하다

2) 면진 하이 스펙트럼 카메라

스냅샷 하이 스펙트럼 카메라라고도 하며, 한 번의 노출로 모든 공간 차원을 얻을 수 있다.

일반적인 기술은 다음과 같습니다.

·분광 프리즘 어레이

·IMEC과 같은 다중 파티션 필터

·다중 채널 번들 시스템

3. 데이터 읽기 및 시각화

하이 스펙트럼 데이터의 읽기 및 시각화는 통합된 하이 스펙트럼 원격 탐지 소프트웨어를 사용하여 직접 처리할 수도 있고, python이나 MATLAB 등 자체 프로그래밍 읽기 처리를 사용할 수도 있다. 원시 하이 스펙트럼 곡선은 DN 값 정보이다. DN은 카메라 탐지기가 광신호를 변환하는 디지털 값이다. 본질은"픽셀 그레이스케일"이다.물리적 양이 아니므로 데이터 분석 처리를 위해 반사율 또는 방사도 데이터로 변환해야 합니다.다음은 단순 코드 읽기 사례입니다.

3.1 샘플 읽기

파이썬, 하이 스펙트럼 이미지 샘플 코드 읽기

MATLAB 하이 스펙트럼 이미지 코드 읽기

3.2 컬러 합성

트루 컬러(True Color)

사람의 눈에 맞는 파장 선택:

·R = 660 nm

·G = 550 nm

·B = 450nm

보이는 화면은 육안 시각과 일치한다.

적용 대상: 자연 경치, 농업 원격 탐지, 인류 가시광선 범위 분석.

가짜 컬러 합성(False Color)

다음과 같은 대표적인 추가 대역을 선택합니다.

·R = 800nm(근적외선)

·G = 660 nm

·B = 550 nm

근적외선은 식물의 생리 상태를 나타내기 때문에 식생 건강 모니터링, 목표 높은 스펙트럼 강화, 지물 분류에 자주 사용된다

가짜 컬러는 일부 스펙트럼 차이를 강화할 수 있어 높은 스펙트럼 데이터 특*의 장점이다.

트루 컬러 합성 가짜 컬러 합성

3.3 스펙트럼 곡선 그리기

하이 스펙트럼 이미지에서 각 픽셀 점은 스펙트럼 곡선에 해당합니다.
소프트웨어에서 아무 곳이나 클릭하면 스펙트럼 반사율 / 스포크 밝기가 파장에 따라 변화하는 것을 볼 수 있다.또한 영역 및 무규칙 이미지를 선택하여 roi 등의 모든 픽셀 점을 평균화할 수 있습니다.

결어

높은 스펙트럼 이미징은"고랭"해 보이지만, 본질적으로, 그것은 단지 더 세밀한 방식으로 세계를 관찰할 뿐이다: 모양을 보고, 색깔을 볼 뿐만 아니라, 스펙트럼 차원에서의 물질의 진실한 모습을 더 볼 수 있다.이 글이 당신이 높은 스펙트럼 기술을 인식하는 길에서 더욱 착실한 한 걸음을 내딛는 데 도움이 되기를 바랍니다.다음 절에서는 하이 스펙트럼 이미지의 사전 처리 방법을 설명합니다.