导读:本文包含了多光谱成像论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:光谱,孔径,波段,光学,计量学,反射率,特征。
多光谱成像论文文献综述
章晓洁,邓艳芬,张亚超,蒋芸芸,邱桔斐[1]（2019）在《利用Sentinel-2A多光谱成像仪与Landsat 8陆地成像仪影像进行普陀山岛植被分类效果比较》一文中研究指出卫星遥感技术可用于海岛资源调查。Sentinel-2A与Landsat 8两颗卫星都可免费提供空间分辨率较高的多光谱遥感影像,在海岛调查中的应用潜力较大。本文以浙江舟山普陀山岛为例开展了针对这两种影像在海岛植被分类中的应用效果的研究,分别利用Sentinel-2A多光谱成像仪(MSI)和Landsat 8陆地成像仪(OLI)影像基于最大似然法分类获得了该岛阔叶林、针阔混交林、针叶林、灌丛、草丛等植被及其他地物的分布情况,并进行了精度检验,结果表明MSI的总体分类精度略高于OLI。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年10期）
吴小丽,杨晓燕,余徽[2]（2019）在《基于凸面光栅的Offner型编码孔径多光谱成像光学系统设计》一文中研究指出基于Offner型同心结构特点,设计了一种工作波段范围3.0～5.0μm,F/4的双通道中波红外编码孔径多光谱成像系统,该系统由望远物镜和Offner型分光系统组成,其中Offner型分光系统采用一个凸面光栅和一个球面反射镜实现了编码孔径系统的分光和合光。根据探测器和数字微晶阵列的参数,对系统各主要光学参数进行合理选取,最终确定凸面光栅的曲率半径为150 mm,周期30μm。整个系统在全视场的弥散斑控制在20μm以内,小于探测器像元大小,满足像质要求。(本文来源于《光学与光电技术》期刊2019年03期）
赵宝国[3]（2019）在《基于多光谱成像的人体指甲特征信息检测与识别研究》一文中研究指出指甲作为人体一个比较重要的组织器官,其健康程度往往被人们忽略。当人体患有某些疾病时,往往可以在指甲上找到相应的患病特征。因此,中医常常根据诊断一个人的指甲就可得知其身体健康情况。但是,人体指甲的形状、颜色、光泽、凹变等特征随着不同的人会呈现出不同的状态,这样就会给医生的诊断带来一定的困难,在诊断指甲的时候可能出现误诊现象。多光谱成像技术能够同时获得目标的图像信息和光谱信息,是一种“图谱合一”的光学传感器,相比于其他传感器,它具有波段多、光谱分辨率能力强、空间分辨率高等特点。本文试图利用多光谱成像技术来对人体指甲的常见特征进行检测识别,为中医指甲诊断提供一种辅助工具。具体研究内容包括以下几个方面:(1)研究人体指甲的光谱特性。在人体指甲特征信息的检测中,首先需要知道指甲的颜色、形状、纹理等相关特性,通过肉眼观察提取了几种常见的指甲特征,包括指甲月牙白、指甲白斑、黯色条纹及黄色指甲,并分析了这几种特征相应的光谱特性曲线。(2)依据多光谱成像原理,搭建了由CCD相机和液晶可调谐滤光器(LCTF)组成的多光谱成像系统,比较两种组合方式的优缺点,考虑到图像的清晰度及安装调节的方便,实验采用LCTF位于镜头和相机前的组合方式,并介绍了该系统的工作原理、定标与校正、数据表达等内容。(3)选取人体指甲的特征波段。利用多光谱成像系统获得人体指甲样本的多光谱数据,对指甲多光谱图像进行预处理;分析了在数据处理中选取感兴趣区域的必要性和方法,在感兴趣区域内采用比较测量法对指甲的原始灰度图像进行反射率重建,并采用分水岭算法实现了指甲的图像分割;使用基于波段选择的波段指数法分别得到了几种指甲特征的特征波段,同时使用基于波段提取的主成分分析(PCA)法选出了可以区分出这几种特征的最优特征波段组合。(4)基于上述指甲多光谱数据和特征波段提取方法,分别利用最大似然法和光谱角度制图(SAM)法对人体指甲样本几种特征进行检测分类,验证了上述特征波段的有效性,同时分析了两种分类法的分类精度。实验结果表明,使用光谱角度制图法对人体指甲的分类效果更为理想。本文表明,基于多光谱成像的人体指甲特征信息检测方法可以比较准确地将几种常见的指甲特征分类开来,展现出多光谱成像技术在指甲诊断领域具有一定潜力。(本文来源于《中北大学》期刊2019-06-01）
许学,马卉,王钰,刘伟,杨剑波[4]（2019）在《基于多光谱成像技术的小麦品种快速无损鉴定》一文中研究指出为了研究多光谱成像技术对小麦品种快速无损鉴定的可行性,采用VideometerLab多光谱图像采集设备对5个小麦品种共500个样品在405～970 nm波段内的进行多光谱图像信息进行采集,获取其光谱、颜色和形态特征。利用主成分分析对5个小麦品种进行定性鉴别,同时,基于光谱特征和光谱图像特征分别比较了神经网络、支持向量机和随机森林3种模型的鉴定效果。结果显示:利用19个光谱特征值建立的模型中,BPNN识别模型效果最佳,其建模集和预测集的识别率分别为100%和91.25%。融合19个光谱特征和6个图像特征所建立的模型中,BPNN识别模型效果最佳,其建模集和预测集的识别率分别达到了100%和98.4%。结果表明,基于BPNN的多光谱特征融合能够有效的提高小麦品种鉴定效率,为小麦品种的快速无损检测提供了一个新途径。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年15期）
赵冬娥,赵宝国,吴瑞,陈媛媛,范小伊[5]（2019）在《基于LCTF多光谱成像的人体指甲特征光谱提取（英文）》一文中研究指出利用由液晶可调谐滤光片(LCTF)和CCD相机组成的多光谱成像系统在450～1 000 nm光谱范围内每隔10 nm采集人体指甲样本,得到包含56个波段的人体指甲多光谱图像。通过参考白板比较测量法进行反射率反演,得到指甲的准确反射率信息,分别利用主成分分析法(PCA)和波段指数法实现样本图像的降维,得到两个特征空间,并利用光谱角度填图法(SAM)在两个特征空间内对人体指甲进行分类,分类准确度分别为92.5%及82.9%。因此,由主成分分析法得到的特征空间可以作为人体指甲的特征光谱,为指甲多光谱图谱分析和人体健康评估提供了可靠的依据。(本文来源于《Journal of Measurement Science and Instrumentation》期刊2019年02期）
张宏蕊[6]（2019）在《基于多光谱成像技术和代谢组学技术的玛咖真伪鉴别研究》一文中研究指出玛咖(Lepidium meyenii Walp.)是十字花科独行菜属的草本植物,原产于安第斯山脉的高海拔地区,具有较高的营养价值和多种保健功效。玛咖粉在2011年被列为新资源食品以来,玛咖产业得到迅速发展,但是与此同时以次充好,以假乱真等掺假现象也频繁发生,严重影响了玛咖市场的正常发展,损害了消费者权益。为了解决上述问题,本研究以玛咖为研究对象,以常见的低价掺假物芜菁作为掺假对象,利用多光谱成像技术对玛咖及其掺假物进行了快速鉴别,在此基础上利用基于代谢组学技术的超高效液相色谱-四级杆串联飞行时间质谱(ultra performance liquid chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry,UPLC-QTOF-MS)方法对玛咖的真实性和产地进行了更深一步的鉴别研究,主要研究结果如下:1.研究了多光谱成像技术结合化学计量学方法快速筛查鉴别玛咖的可行性。首先利用支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm optimization support vector machine,GA-SVM)等建立分类模型以区分玛咖和掺假物,结果GA-SVM和BPNN模型的分类准确率均为100%。然后根据偏最小二乘(partial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)对玛咖粉中掺假物的掺假比例进行定量预测。结果表明,LS-SVM相比于PLS预测结果更好,预测决定系数(R_p~2)和均方根误差(RMSEP)分别是0.994和2.675%,多光谱成像技术可以作为快速鉴别玛咖真伪的方法。2.利用UPLC-QTOF-MS方法进行玛咖及其掺假物的鉴别研究,玛咖及其掺假物的基峰图差异明显,通过正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)方法对玛咖及掺假物进行了区分。采用非靶标代谢组学方法,查找鉴定玛咖和掺假物的特征标志物,以实现玛咖的真实性鉴别。筛选标志离子,提取质谱信息,通过MS-FINDER软件进行分子式和结构的鉴定,将标志物的质谱信息在HMDB和Metlin等数据库进行比对,并且通过标准品对标志物进行验证,最后共鉴定到15种玛咖及其掺假物的标志代谢物,可用于玛咖的真实性鉴别。结果表明UPLC-QTOF-MS方法可以用于玛咖及掺假物的鉴别。3.利用UPLC-QTOF-MS方法的信息依赖获取技术进行全扫描分析,对玛咖产地进行鉴别研究,结合OPLS-DA化学计量学方法区分了玛咖的产地。采用靶标代谢组学方法,通过Peakview软件中的XIC manager插件获取代谢物精确质量数和同位素类型信息,鉴定得到了玛咖酰胺、玛咖烯、甾醇、生物碱、多酚、芥子油苷和黄酮7个种类共28种玛咖代谢物。分析了各个产地玛咖代谢物的分布情况,结果表明产地对玛咖质量及代谢物含量具有一定影响。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-04-01）
戴立群,唐绍凡,徐丽娜,孙启扬,杨晓博[7]（2019）在《从可见光到热红外全谱段探测的星载多光谱成像仪器技术发展概述》一文中研究指出从可见光到热红外的全谱段探测的多光谱成像仪器能够同时对可见光、近红外、短波红外、中波红外、长波红外光谱范围内的多个谱段进行探测,是目前得到广泛研究及应用的成像光谱仪器。这类仪器在国土资源、环境监测、城市遥感、海洋监管等方面均有较高的应用价值。本文概述了此类仪器的国内外研究发展现状,对国外Landsat系列载荷、MODIS、国内的资源系列载荷、高分五号全谱段光谱成像仪等代表性仪器的技术指标和特点进行了总结。通过分析认为更加全面和精细的光谱覆盖、成像方式的改进与技术指标提高、定标手段和定量化水平提高、数据的持续性及稳定性是未来发展的趋势。(本文来源于《红外技术》期刊2019年02期）
孔祥伟[8]（2019）在《基于反馈式多光谱成像的纱线颜色测量研究》一文中研究指出基于反馈式多光谱成像方法对纱线颜色测量进行了研究。首先建立8通道多光谱成像系统,窄带滤光片由8种不同波长的干涉滤光片组成;然后选择阈值对纱线和背景进行分割,纱线目标信息所占的比例增大可获得最优的分割阈值;最后反馈式非线性求解光谱反射比。实验仿真结果表明:该方法在CIEDE2000色差、均方根误差评价指标方面均优于其他方法。(本文来源于《计量学报》期刊2019年01期）
苏永鹏,谢洪波,王瑶,杨磊[9]（2018）在《分孔径中波红外多光谱成像光学系统的设计》一文中研究指出为了同时获得目标的红外图像信息和光谱信息,设计了一种分孔径中波红外分波段成像光学系统。该系统可将位于成像器前方不同波段的目标红外场景通过分孔径方式成像到红外制冷型探测器的4个区域上。该系统通过内部分孔径的办法,在不同通道内放置滤光片的方式,实现在一个探测器上对3.5μm～4.1μm、4.4μm～5μm、3.5μm～5μm、4.4μm不同波段的目标同时成像。该系统F数为1.93,单通道的焦距为60mm,MTF接近衍射极限,同时实现了在-40℃～+60℃的无热化需求,可以满足应用和指标需求。(本文来源于《应用光学》期刊2018年06期）
胡文斌,马志敏,田猛,赵小红,胡向阳[10]（2018）在《多光谱成像的粒子图像测速》一文中研究指出基于时间分辨的粒子图像测速技术(time-resolved particle image velocimetry,TR-PIV)是一种广泛应用的非接触式二维瞬时流场可视化测量技术。为了得到流场精细的瞬态空间结构和演变过程,提出了一种利用多光谱成像技术来提高流场测量的时间分辨率的方法。利用多个不同波长的脉冲激光照明流场中的同一测量区域,使用多光谱成像系统采集不同波长的粒子图像,经过图像分离,判决计算产生速度矢量场。为了验证这一原理的可行性,使用叁种不同波长(488,532和632.8nm)的单色光谱脉冲搭建了一套基于多光谱成像的TR-PIV系统,通过多波长激光脉冲之间时序的精确控制,将两帧图像之间的时间间隔从10ms缩短至3.4ms,时间分辨率提高了3倍。结果表明基于多光谱的TR-PIV测量系统在保持PIV技术瞬时全场测量特点的同时,时间分辨率大为提高。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年07期）
多光谱成像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于Offner型同心结构特点,设计了一种工作波段范围3.0～5.0μm,F/4的双通道中波红外编码孔径多光谱成像系统,该系统由望远物镜和Offner型分光系统组成,其中Offner型分光系统采用一个凸面光栅和一个球面反射镜实现了编码孔径系统的分光和合光。根据探测器和数字微晶阵列的参数,对系统各主要光学参数进行合理选取,最终确定凸面光栅的曲率半径为150 mm,周期30μm。整个系统在全视场的弥散斑控制在20μm以内,小于探测器像元大小,满足像质要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多光谱成像论文参考文献
[1].章晓洁,邓艳芬,张亚超,蒋芸芸,邱桔斐.利用Sentinel-2A多光谱成像仪与Landsat8陆地成像仪影像进行普陀山岛植被分类效果比较[J].测绘通报.2019
[2].吴小丽,杨晓燕,余徽.基于凸面光栅的Offner型编码孔径多光谱成像光学系统设计[J].光学与光电技术.2019
[3].赵宝国.基于多光谱成像的人体指甲特征信息检测与识别研究[D].中北大学.2019
[4].许学,马卉,王钰,刘伟,杨剑波.基于多光谱成像技术的小麦品种快速无损鉴定[J].中国农学通报.2019
[5].赵冬娥,赵宝国,吴瑞,陈媛媛,范小伊.基于LCTF多光谱成像的人体指甲特征光谱提取（英文）[J].JournalofMeasurementScienceandInstrumentation.2019
[6].张宏蕊.基于多光谱成像技术和代谢组学技术的玛咖真伪鉴别研究[D].合肥工业大学.2019
[7].戴立群,唐绍凡,徐丽娜,孙启扬,杨晓博.从可见光到热红外全谱段探测的星载多光谱成像仪器技术发展概述[J].红外技术.2019
[8].孔祥伟.基于反馈式多光谱成像的纱线颜色测量研究[J].计量学报.2019
[9].苏永鹏,谢洪波,王瑶,杨磊.分孔径中波红外多光谱成像光学系统的设计[J].应用光学.2018
[10].胡文斌,马志敏,田猛,赵小红,胡向阳.多光谱成像的粒子图像测速[J].光谱学与光谱分析.2018
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