人类皮肤光谱成像技术:原理、方法与未来展望
1. 光谱成像在面部识别中的应用潜力
光谱成像在开发基于光谱的面部识别方法方面具有重要意义,它能深入洞察相关现象学。目前,从光谱图像中提取面部识别信息尚无标准算法或方法,但光谱信息可通过多种方式辅助面部识别,如缩小潜在匹配范围、增强不可见特征、在预处理中去除背景等。
2. 数据收集与分析
2.1 数据收集条件
大多数高光谱成像(HSI)作为研究活动,需在规定和受控条件下进行,这些条件包括:
- 照明源:确保照明的稳定性和一致性。
- 照明源、被摄对象和光谱成像仪之间的角度:影响图像的质量和特征表现。
- 放置白色参考板:其具有已知的光谱反射率,用于收集参考数据立方体,提供光源的强度和均匀性信息。同时,还需收集暗数据立方体(阻挡光线进入成像仪时的数据)。
由于数据立方体文件大小比传统图像大得多,通常会分开存储和处理。一个数据立方体可能包含数百个不同波长的图像。
2.2 图像预处理
图像预处理需要将原始数据立方体转换为反射率,公式如下:
[
R(\lambda) = \frac{S(\lambda) - S_d(\lambda)}{S_s(\lambda) - S_d(\lambda)} \times R_s(\lambda)
]
其中,(S) 是被摄对象的数据立方体,(S_s) 是标准数据立方体,(S_d) 是暗信号,(R_s) 是已知反射率标准的光谱反射率因子。
白色参考板(也称为校准板)通常由烧结聚四氟乙烯(PTFE)制成。理想情况下,白色参考板的值应可追
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