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拍照能拍出材质这项军用技术有望走进千家万户

发布时间:2018-01-05 阅读数:2664

厉小润教授和他的学生


在浙江大学智泉大楼,厉小润教授给我们展示了浙江大学紫金港校区高分二号卫星的遥感图像,图中建筑、街道、车辆、人流等信息清晰可见。“如果在战争年代,有了这个图,各类军事部署、部队调动都很容易被识别出来。而不久的将来,这项原先用于军事领域小目标检测的‘高光谱遥感数据的快速光谱解混技术’一定能为民所用。”厉小润教授信心满满地说。

2014年在浙江省自然科学基金重点项目的资助下,厉小润教授关于“高光谱遥感数据的快速光谱解混技术”的研究顺利展开。研究之初,厉教授对于该项目所涉及的内容具体可以在哪些领域应用没有过多的思考。直到2016年,项目研究开展一段时间之后,陆陆续续有不少企业找他洽谈项目合作,厉小润教授才发现“高光谱遥感数据的快速光谱解混技术”可在许多意想不到的领域得到运用。谈到这,厉小润教授表示,非常感谢省自然科学基金的支持。并希望在省基金的继续支持下,将这项军用技术做到真正的军民融合。


从普通相机走向高光谱相机

厉小润教授给我们解释相机的成像原理时说道:“一般我们把太阳光说成是七色阳光,其中可见光部分是由红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等七彩阳光组成,其波长范围为0.38至0.76微米。当一束太阳光进入相机镜头之后,不做分光处理,直接通过镜头里面的CCD感光器件完成光电转换,把太阳光的能量和辐射强度转换成电信号。通过信号滤波、放大等电路处理,再经过AD转换变成图像的灰度数据,此时得到的图像就是全色图像(类似黑白图像)或称单波段图像。”当AD转换器量化位数为8位时,灰度值的范围就在0至255之间。当数值为0时,图像对应点呈现为全黑状态,数值为255时,图像对应点为全亮。

目前手机里的相机为最常见的普通相机,手机得到的图像称为RGB图像。RGB图像的形成原理跟单个CCD感应器形成灰度图像相似,通过分光镜将太阳光分成红、绿、蓝三色光,每种光通过RGB滤色涂层在CCD感应器成一个黑白图像。彩色图像中的每一点都有其对应的红、绿、蓝三个灰度值。假设每个灰度值8位,则形成的真彩色图像就是24位,总共可以有400多万种颜色。如果太阳光到达相机镜头后用分光镜将太阳光分成不同波长范围的多束或十几束光束,每一束光成一个灰度图像,此时灰度图像组合在一起就成为多光谱图像。

与多光谱遥感图像相比,高光谱图像具有远高于多光谱图像的光谱分辨率。高光谱相机通过一个分光镜将可见光间隔10纳米或几纳米分成N束光,每一束光都可成一个灰度图像,由此得到图像的立方体称之为高光谱图像。高光谱图像在获取图像信息的同时,也获得其光谱信息,做到了光谱与图像的结合。


反映地物材质特征光谱曲线的高光谱图像

全色图像最大的特点是空间分辨率很高,具有丰富的纹理细节,缺点是人的眼睛对灰度图像不敏感,不同物体仅通过灰度信息不容易被肉眼辨别。多光谱图像既有相对较高的空间分辨率,同时又含有丰富的色彩信息,而人眼对色彩信息比较敏感,因此多光谱图像特别是RGB图像在人工判图与图像解译方面有广泛的应用。

高光谱图像以极高的光谱分辨率能够区分具有诊断光谱特征的地物,从而使本来在宽波段遥感(如全色、多光谱等)中不可探测的物质,在高光谱遥感中能被探测到。因此,高光谱遥感图像相对其他遥感手段在军事目标检测尤其是伪装目标检测方面具有无可比拟的优势。为了对比高光谱与其它图像的区别,厉小润教授给我们建立了一个以可见光(太阳光)成像为例的坐标系:横坐标为波长,波长范围为0.38至0.76微米;纵坐标为灰度值,假设量化位数为8位,则灰度值范围为0至255。当我们把各类图像中相同地物的一个像素如绿叶的数据放到同一个坐标系来表示,那么黑白图像在坐标系中呈现为一个点;而RGB图像则为三个点,将三个点连接可变成一条折线;多光谱图像呈现为多个点连接而成的折线;高光谱图像则呈现为连续的曲线,得到的曲线即为绿叶的光谱曲线。

为了让我们具体了解高光谱图像的优势,厉小润教授给我们举了一个生动的例子:“一般的矿产开采以后都要求恢复绿色生态。有的矿老板为了作假,就将矿山喷上绿色的油漆。普通的遥感一拍,根本看不出任何差别,但其实油漆和绿色植被是有本质区别的,真实植被(绿叶)含有叶绿素、水、氮等生化成分。在高光谱图像上,我们可以从绿叶光谱曲线中看到各种波峰和波谷特征,利用这些特征就可以区分真实树叶和假的树叶。”

当然,高光谱图像在具有突出优点的同时,也存在明显的缺点:一是空间分辨率较低,加上感兴趣目标本身尺寸大小的限制以及地物复杂多样性,目标往往无法占满一个像元,即以混合像元形式存在,因此混合像元分解很重要;二是图像立方体即海量的遥感数据增加了混合像元分解的时空复杂度,这也是厉小润教授这项省重点基金项目“高光谱遥感数据的快速光谱解混技术”研究的目的和意义所在。


“材质照相机”检测好帮手

由于高光谱图像具有通过光谱曲线区分不同物体材质的优势,其很早就被运用于军事领域,目前主要被应用于以下三个方面:一是战场详细侦查,即运用高光谱遥感仪器对目标进行探测,不仅可直接反映出被测物体的精细光谱特征,分辨目标表面的成分与状态,还可得到空间探测信息与地面实际目标之间存在的精确对应关系;二是识别伪装目标,高光谱遥感能够依据背景与伪装目标不同的光谱特性发现军事装备,通过光谱特征曲线,反演目标的组成成分,从而揭露与背景环境不同的目标及其伪装;三是探测计算目标真实温度和发射率,高光谱突破了热红外探测的局限性,在热红外波段利用线性假设构造方程,计算出目标表面的真实温度和发射率,使温度的测量求解更加逼近于物体表面的实际温度。

除了军事领域,一些对材质有特殊要求的行业,对高光谱图像处理技术需求也很大,比如刑侦、医学、生物、电力等诸多行业。在刑侦领域,贩毒人员经常会把毒品通过面粉掺杂、液体溶解等方式伪装后贩卖或运送,此时通过光谱相机就可能从其他物品中找到毒品;在取证领域,因年代久远或人为因素,借条字迹模糊或消失,字画古董损坏难以修复等问题,都可能通过高光谱图像处理技术予以修复;在电力行业,电缆的质量直接关系到电力网络运行的安全,通过高光谱图像分析就可以快速发现劣质电缆;在制造领域,原材料各种成分的含量往往决定了成品的质量,通过高光谱图像分析技术就可以确定成分含量,判别原材料的合格与否;在日常生活领域,食品的安全并不容乐观,通过高光谱图像分析就可能发现农药残留、食物变质等问题。而以上应用都离不开高光谱遥感数据的快速光谱解混技术的支持。正是由于光谱成像技术在诸多领域的适用性,体现出这项技术深入研究的价值和推广普及的潜力。

采访最后,厉小润教授提到他的愿望,那就是在省自然科学基金的继续支持下,随着高光谱成像的小型化与集成化,通过高光谱数据处理技术的进步,让高光谱技术走进寻常百姓家。让高光谱成像和使用手机拍照一样,只要随手一拍,就能知道农产品中是否有农药残留,新装修的房子是否仍有甲醛……“简单拍照就能拍出物体的材质,那将是一个无法掺假的社会!”厉小润教授笑道。


(浙江省科技信息研究院今日科技记者 王涛;通讯员 徐敏)

 

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