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导语摘要: 多光谱成像技术作为新一代光电探测技术,全称为多通道光谱成像技术,是利用分光元件对目标样品进行多通道成像。每个通道获取的图像具有较高的光谱分辨率,代表了目标样品在此通道上的光谱反射情况。这种方法具有...

多光谱成像技术在洗发水标签印刷的应用

  行业新闻 |   2019-09-29
多光谱成像技术在洗发水标签印刷的应用

多光谱成像技术作为新一代光电探测技术,全称为多通道光谱成像技术,是利用分光元件对目标样品进行多通道成像。每个通道获取的图像具有较高的光谱分辨率,代表了目标样品在此通道上的光谱反射情况。这种方法具有精度高、非接触测量、视场大、景深长、结构简单、造价低等优点,已然成为了印刷行业一大研究热点。

多光谱成像系统构成

多光谱成像系统(如图1所示)包括:光源(illumination)、由一组滤光片组成的滤光片轮(也称作色轮)(colorfilterwheel)、镜头(lens)、ccd(charge-coupleddevice)相机及计算机控制台。对光源的要求是辐射光谱在可见光范围内连续,常用的光源有d50光源和a光源;滤光片轮是用来构成多个通道的光谱信息(如果分别在多种光源下成像,可以在通道数不变的情况下减少滤光片的数量);ccd相机是系统常用的图像输入设备。

多光谱成像系统的分类

由多通道数字相机构成的光谱成像系统通过滤光片获取不同波段上的图像信息,形成多通道的图像输出。这种光谱成像系统根据滤色片的设计不同,可分为两大类:窄带成像系统和宽带成像系统。

窄带成像系统

窄带成像系统由单色数字相机和窄带采样滤光片构成。通常滤光片轮采用液晶可调滤光片系统(liquidcrystaltunablefilter,简称lctf)。lctf的感光范围被限定在可见光波长范围内,各滤光片的透射率峰值被设定为互相间隔大约10纳米。单色相机通过依次使用不同的滤光片进行图像拍摄,获得同一景物的30多幅单色图像,并输出为相机色空间的多通道图像。

宽带成像系统

窄带成像系统采样间隔小,因此数据量大,处理工作量也大。宽带成像系统增大了采样间隔,其构成主要有两种方式:一种方式类似窄带成像系统,用单色相机加少量宽带滤光片组构成系统,每组宽带滤光片可用1~3种窄带滤光片进行组合,固定在滤光片轮盘上。图2为一个六孔滤光片轮盘。

宽带系统的另一种构成方式是为现有的三色rgb数字相机加滤光片。通过为三色相机加或不加滤光片,或者为三色相机加两种或多种滤光片,可以形成6通道或更多通道光谱成像系统。这种系统采用现有的专业数字相机,系统构成简单,系统控制较采用轮盘变换的方法更容易,也更加实用。

在实际应用中,成像系统的选用需要综合考虑诸多因素,如系统输出图像的质量、系统的硬件复杂度和造价、控制系统的软件复杂度、图像获取所需时间、数据所需存储空间、系统使用的便利性、系统软硬件的可维护性、系统复制的复杂度等。

多光谱成像关键技术

多光谱图像需用光谱成像系统获取,并通常由多通道数字相机系统完成这一工作。当多通道数字相机拍摄场景图像后,其输出并非多光谱图像,而是与相机所用颜色空间相关的多通道图像。该图像包含场景的环境光照、景物的光谱反射特性、相机的光谱灵敏度以及相机滤光片的光谱透射率等多方面的信息,需要进行处理,涉及到图像的融合、光谱反射率的重建和图像的降维等技术。

多光谱图像的融合

多光谱图像融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱图像的信息特征组合到一起,利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性,得到对景物更全面、清晰的描述。比如,红外图像和可见光图像之间具有互补性:对人眼来说,可见光具有丰富的细节和敏锐的色感,但它在恶劣的气候下对大气的穿透能力较差,在夜间的成像能力较差;而红外光正好相反,它在云雾等气象条件下穿透能力相当强,在夜间由于不同景物之间存在着温度差,因此所成的图像仍能显示景物的轮廓,但其成像的分辨率则较低。

像素级图像融合的基本流程包括图像预处理和融合算法及结果显示,如图3所示为两幅图像融合的一般流程,而对于多幅图像,可以先融合两幅图像,再将融合结果与其余图像逐一融合,得到最终的融合结果。

对于像元级图像融合,预处理部分通常包括图像校正、图像降噪以及图像配准。从具有畸变的图像中消除畸变的过程称为图像校正,主要是针对失真的图像进行的一种复原性处理,分为几何校正和辐射校正。图像降噪则是为了提高待融合图像的质量。而图像配准则可以定义为:从不同探测器、不同时间、不同角度获得的两幅或多幅图像之间的最佳匹配。

图像融合的方法有很多,大致上可以分为以下几类:基于颜色空间变换的融合方法,典型的有his变换的融合方法;基于多尺度变换的融合方法,如小波变换、拉普拉斯变换等;基于加权平均的融合方法;还有逻辑滤波方法、数学形态法、模拟退火法等。

光谱反射率的重建

多光谱图像采集系統采集到的多光谱图像,需要有相应的光谱估计算法重建出物体表面的光谱反射比。

根据理论基础或原理不同,可以将光谱反射率重建技术分为3类:

①直接重建法:通过对多光谱相机系统的整体灵敏度求逆运算来直接重建。整体灵敏度即光谱特征是光源的光谱分布、滤色片光谱透射率和传感器光谱响应的矩阵之乘。当前具体的重建方法主要有伪逆法、平滑求逆法、winer求逆法、hardeberg法等。

②插值重建法:相机的响应值可以用插值的方法来求得一个近似的光谱反射率。此类方法主要有三样条插值、改进的离散正弦变换法等。

③间接重建法:也被称作基于学习的光谱重建法。这种方法一般先用一个校正对象来建立相机响应值和光谱反射率之间的转换,然后其他对象的相机响应值就能够转换到光谱反射率。间接重建法主要有主成分分析法、r矩阵法等,是当前光谱重建时最常用的光谱算法。

多光谱图像降维

多光谱图像包含空间维和光谱维信息,具有波段众多、数据量大的特点,这给数据的存储和传输带来很大的困难。如何有效地降低多光谱图像的维数,减少数据量是一项非常重要的工作。现有的降维方法,可以分为两类:

一类是基于变换的方法,如主成分分析、正交子空间投影、正则分析和离散小波变换等。基于变换的降维方式的优点是可以经过若干变换直接将高维数据降低到几维甚至一维,降维速度快;缺点是对图像进行了变换,改变了图像原有的特性。

另一类是基于非变换的方法,如波段选择、数据源划分等。基于非变换的降维方式是在考察图像整体特点之后对图像进行选择和划分的,它克服了变换法改变图像特性的缺点,因此更有利于保持图像的原有特性。

多光谱成像技术在洗发水标签印刷行业中的应用

众所周知,传统的洗发水标签印刷色彩复制技术普遍存在“同色异谱现象”,即视觉上相同的颜色所对应的光谱可能截然不同,一旦照明光源改变,原来两个视觉上相同的颜色可能变得不同了。也就是说,只有在颜色的样本尺寸、样本形状、样本表面特性以及周围环境、照明条件等因素都相同的观察条件下,才能实现复制品颜色和参考样一致。而多光谱成像技术,突破了传统洗发水标签印刷颜色复制中原色油墨数量的限制,具有更大的色域,能够真正做到“所见即所得”,在高保真印刷、跨媒体出版、色彩管理等方面具有很好的表现。

高保真洗发水标签印刷

多光谱技术在高保真洗发水标签印刷中的应用价值主要体现在:一是采用光谱数据对光源的显色性进行分析和修正,最大程度地消除由光源因素所导致的颜色复制失真问题;二是多基色印刷中,基于光谱的油墨选择,尤其是确立艺术品、文物等最佳印刷复制基色;三是使用光谱数据优化油墨集,扩展印刷色域,最大程度地消除印刷中的“同色异谱”现象;四是利用多基色光谱数据进行颜色叠加或分色计算,能极大地提高计算精度。

跨媒体出版

跨媒体出版技术通过建立纸质媒体、电子媒体和网络媒体基本要素的数据标准和描述方法,重构图文音像内容的页面描述、配置、关联、管理与资源化,进而实现颜色数字化的实时、彩色、多样和个性化的输出与再现。由于多光谱颜色复制技术采用唯一的光谱数据标定颜色,基本不受具体光源、周围环境、标准观察者等因素的制约,一种环境下的光谱反射率或透射率能预测或反演至另一种环境下,因此更利于实现颜色的跨媒体复制。

色彩管理

当前流行的icc色彩管理技术,基于“色度真实”,由于同色异谱现象,使用一般的高精度照相机或扫描仪不能保证复制品在各种光源下的颜色与原稿一致,不能真正实现颜色的精确再现;基于色貌模型的色彩管理系统由于参数较多、计算复杂和应用条件严格,难以应用推广;而基于多光谱的色彩管理系统通过测量目标上每点的光谱反射率,再使用基于多光谱的颜色复制技术得到复制品,可以在各种光源下达到非常高的颜色真实性,可解决色貌模型的一些应用困难,提高复制精度,是实现高保真印刷和跨媒体出版的关键,具有广泛的应用与发展前景。

小结

由于多光谱成像技术不仅能够获得物体的空间维信息,而且还可以获得物体表面的每个像素的光谱维信息,近些年该技术成为相关领域的一大研究热点,但其仍存在一些问题:①在进行图像采集时,物体表面光源照度的均匀性和稳定性直接影响到采集結果及后续光谱重建的精确度;②往往由于噪声干扰、系统离焦、平台抖动等因素,导致系统像质下降;③光谱通道太多,影响图像采集的速度和增加了系统的复杂度,降低了系统的实时性和实用性;④采用专业的图像传感器ccd采集图像,使得系统的成本过高;⑤尚没有形成一个有效的颜色管理数据链,使得基于多光谱的色彩管理技术距实用尚有一定的差距。相信这些问题将为多光谱成像技术相关研究开启更多的方向。

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