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基于C++和IDL的分子高光谱图像采集与数据预处理方法研究

胥亮  
【摘要】:自上个世纪八十年代以来,随着航空遥感的出现以及人类对空间的不断探索,遥感领域得到了飞速发展。按照遥感领域对其技术发展的需要,相继形成了多种遥感技术,比如针对海洋探测的微波遥感技术、具有较高空间分辨率和较高光谱分辨率的光谱成像技术等。在这些遥感技术中,光谱成像技术是一种新型的遥感技术,按照光谱分辨率的不同,光谱成像技术大致分为多光谱(Multi spectral)成像技术、高光谱(Hyperspectral)成像技术和超高光谱(Ultraspectral)成像技术。高光谱成像技术具有较宽的波长范围和较高光谱分辨率,能够获取物体更多的光谱信息。如今,高光谱成像技术从遥感领域提炼出来运用于生物医学、工业检测、食品安全等众多领域,给人类的生活与生产产生重大影响。 本文以进行生物医学交叉领域的研究为背景,以高光谱成像原理为理论依据同时结合显微镜技术,深入研究能对生物组织切片进行高光谱成像的分子高光谱成像系统,同时根据该系统的成像特性和物理环境,分析系统中存在的系统噪声提出系统噪声去除算法,并根据该算法对由该系统采集到的分子高光谱数据进行去噪处理。除此之外进一步研究高光谱数据预处理算法,包括:包络线去除归一化、三波段伪彩色合成、直方图均衡化、平滑处理和图像锐化。开发与该分子高光谱成像系统配套的控制软件(MHISS, Molecular Hyperspectral Imaging System Software),该软件集成高光谱数据采集和数据预处理的功能,且操作简便,使得非专业人员能够使用该软件控制分子高光谱成像系统进行生物医学检测工作。本文取得的成果如下: 第一:以高光谱成像技术和显微镜技术为依据,通过将这两种技术的有机结合对分子高光谱成像系统进行原理分析,并详细阐述系统原理和系统各个组成部分,最后成功研制分子高光谱成像系统。 第二:根据分子高光谱成像系统工作原理分析设备在工作过程中存在的系统噪声,提出滤除或减小系统噪声的两种高光谱数据处理算法。为进一步提高图像数据质量,详细阐述高光谱图像数据预处理算法,包括包络线去除归一化、三波段伪彩色合成、直方图均衡化、平滑处理和图像锐化。 第三:从分子高光谱成像系统自动数据采集需求出发,综合多种编程方法和平台,提出基于交互式数据语言(IDL)和C++的混合编程方法,并根据混合编程方法为分子高光谱成像系统开发配套的控制软件MHISS。该控制软件简便的操作能满足非专业人员使用该软件完成分子高光谱数据采集和高光谱数据处理的工作。经过实践表明,该MHISS对分子高光谱成像系统的控制性能优良,能够完成高光谱数据采集和部分数据预处理的工作。


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