В чем разница между гиперспектральными и обычными камерами?

I. Различия в принципах работы

Принцип работы камеры

Принцип прост и понятен. Она улавливает свет через объектив, и после того, как свет фокусируется объективом, он проецируется на датчик изображения. Пиксели в датчике изображения генерируют соответствующие электрические сигналы на основе полученной интенсивности света. Эти электрические сигналы, после серии обработки и преобразования, в конечном итоге формируют изображение, которое мы видим. Обычные камеры обычно только воспринимают и записывают свет в видимом диапазоне. Их основное внимание сосредоточено на основных характеристиках объектов, таких как форма, цвет и текстура, чтобы представить четкую картину, соответствующую визуальным привычкам человеческого глаза.

Принцип работы гиперспектральных камер

Принцип гораздо сложнее. Она может не только захватывать информацию об объекте в области видимого света, но и одновременно получать спектральную информацию в нескольких диапазонах, таких как ближний инфракрасный и средневолновый инфракрасный. Когда гиперспектральная камера работает, она разлагает свет на спектральные компоненты разных длин волн, а затем отдельно отображает свет, отраженный или излучаемый объектами на каждой длине волны. Этот метод визуализации похож на проведение «спектрального сканирования» объекта, которое может получить богатую информацию об объекте в разных спектральных диапазонах. Анализируя эту спектральную информацию, мы можем получить глубокое понимание физических и химических свойств объектов и даже идентифицировать их состав и структуру.

II. Различия в возможностях сбора данных
С точки зрения сбора данных, существует огромная разница между обычными камерами и гиперспектральными камерами. Фотографии, сделанные обычными камерами, обычно представляют собой двумерные изображения, каждый пиксель которых содержит лишь ограниченную информацию, такую как цвет и яркость. Обычное цветное фото обычно имеет каждый пиксель, состоящий из трех цветовых каналов: красного, зеленого и синего. Различные цвета представлены комбинацией этих трех каналов. Хотя обычные камеры могут получать фотографии с разными эффектами, регулируя параметры съемки, такие как ISO, выдержка, диафрагма и т. д., в целом, размерность данных, которые они получают, относительно низкая, в основном ориентированная на визуальное представление изображения.

Гиперспектральные камеры могут получать многомерные кубы данных. В дополнение к двумерной пространственной информации, он также содержит одномерную спектральную информацию. Каждый пиксель в этом кубе данных соответствует полной спектральной кривой, записывающей характеристики отражения или излучения объекта на разных длинах волн. Эти многомерные данные предоставляют чрезвычайно богатые информационные ресурсы для последующего анализа и обработки. Например, в сельскохозяйственном секторе, анализируя спектральные характеристики на гиперспектральных изображениях, можноточно определить состояние роста сельскохозяйственных культур, ситуацию с вредителями и болезнями, а также плодородие почвы и другую информацию. В экологическом мониторинге гиперспектральные камеры могут обнаруживать компоненты и концентрации загрязняющих веществ в водоемах, а также изменения в газовых компонентах в атмосфере и т. д.

III. Различия в областях применения
Из-за различий в принципах работы и возможностях сбора данных гиперспектральные камеры и обычные камеры также имеют свои собственные акценты в областях применения.

Обычные камеры широко используются в различных аспектах повседневной жизни, таких как фотографы-любители, запечатлевающие прекрасные моменты, новостные СМИ, делающие новостные снимки, и коммерческая фотография для продвижения продуктов и т. д. Она играет важную роль в таких сценариях, как социальные сети, туризм и семейные памятные мероприятия, в основном удовлетворяя потребности людей в визуальной эстетике и документировании их жизни. Кроме того, обычные камеры также имеют определенные области применения в некоторых основных областях научных исследований, таких как наблюдение за макроскопическими биологическими формами в биологии и запись простых экспериментальных явлений в физике.

Гиперспектральные камеры в основном применяются в профессиональных научных исследованиях, промышленных и военных областях. С точки зрения научных исследований, она предоставляет мощные инструменты для изучения таких дисциплин, как астрономия, геология и экология. Например, астрономы могут использовать гиперспектральные камеры для анализа спектральных характеристик небесных тел, тем самым понимая их химический состав и физическое состояние. Геологи могут идентифицировать различные типы горных пород и минеральные ресурсы с помощью гиперспектральных изображений. В промышленной области гиперспектральные камеры могут использоваться для контроля качества продукции, анализа компонентов пищевых продуктов, идентификации материалов и т. д. Например, в пищевой промышленности она может обнаруживать примеси, содержание влаги и питательные компоненты в пищевых продуктах, обеспечивая качество и безопасность пищевых продуктов. В военной области гиперспектральные камеры могут использоваться для таких задач, как разведка целей, распознавание камуфляжа и экологический мониторинг. Они могут идентифицировать скрытые цели через камуфляжные материалы, обеспечивая важную информационную поддержку для принятия военных решений.

IV. Характеристики эффектов визуализации
С точки зрения эффекта визуализации, обычные камеры стремятся к визуальным эффектам с яркими цветами, высокой контрастностью и хорошей четкостью, чтобы удовлетворить потребности людей в оценке красивых изображений. Обычные камеры стремятся представить реалистичные и яркие сцены на фотографиях, оптимизируя оптические характеристики объективов, технологию датчиков изображения и алгоритмы обработки изображений, делая цвета и детали объектов более реалистичными.

Эффект визуализации гиперспектральных камер больше ориентирован на точность и полноту спектральной информации. Изображения, которые она захватывает, могут быть визуально не такими яркими и привлекательными, как обычные фотографии, но они содержат богатую внутреннюю информацию. Каждый пиксель на гиперспектральном изображении представляет спектральную реакцию объекта на определенной длине волны. Анализируя эти спектральные данные, можно получить различные характеристики объекта. Например, на гиперспектральных изображениях разные вещества могут проявлять отчетливые спектральные характеристические кривые. Даже если они выглядят очень похожими по внешнему виду, их все равно можно точно различить с помощью спектрального анализа. Этот эффект визуализации имеет решающее значение для сценариев применения, требующих точной идентификации и анализа компонентов объекта.

V. Стоимость и сложность оборудования
Техническая сложность гиперспектральных камер определяет, что они намного дороже с точки зрения стоимости оборудования и сложности эксплуатации, чем обычные камеры. Исследования и разработки гиперспектральных камер включают передовые технологии из нескольких областей, таких как оптика, спектроскопия, электроника и обработка сигналов. Ее производственный процесс требует использования высокоточных оптических компонентов и передовых детекторов, а стоимость этих деталей относительно высока. Кроме того, чтобы гарантировать, что гиперспектральные камеры могут точно получать и обрабатывать спектральную информацию, они также должны быть оснащены профессиональным программным обеспечением и алгоритмами, что еще больше увеличивает затраты на исследования, разработки и производство.

Напротив, технология обычных камер стала относительно зрелой, а конкуренция на рынке жесткая. Их производственные затраты относительно низкие, а цены также более доступные. Работа обычной камеры относительно проста. Пользователям нужно только освоить некоторые основные навыки съемки, чтобы легко начать работу с ней. Работа гиперспектральных камер требует профессиональных знаний и навыков. Операторы должны понимать основные принципы спектроскопии и связанные с ними методы обработки данных, чтобы в полной мере использовать их преимущества и получать точную и ценную информацию.