当前课程知识点：刑侦视频图像处理 > 第9章 刑侦高光谱图像处理 > 9.2高光谱图像的应用 > 9.2高光谱图像的应用
各位同学大家好
下面我们开始上刑侦
高光谱图像处理的第二节内容
高光谱图像的应用
多光谱成像
高光谱成像
和超光谱成像的应用
需求它是不同的
因为多光谱图像
它的波段范围较少
适用于粗略探测
光谱信息的应用领域
多光谱成像技术的发展
并不能满足人们在更为精确
精细探测领域的研究
高光谱成像
它的波段数目比较多
适合于精细光谱探测领域
而超光谱成像
它的波段数最多
适合于超精细
光谱探测领域
一般用于大气的探测等等
高光谱图像的应用领域
简单的总结
可以总结为以下几个方面
第一
就是伪装军事目标探测
第二是水质探测
第三是环境监测
第四是矿物探测
第五是农业检测
第六是地质探测
第七是地面检测
第八是农产品质量检测
第九是刑侦勘察领域
还有一些其他的应用领域
此处没有一一列出来
首先介绍一下
伪装军事目标探测
这个图是美军的战场
伪装军事目标的探测图
左边第一个是彩色探测的结果
中间是多光谱探测
右边的是高光谱探测
从这个图中可以看出
彩色图像探测的话
只能看到一点点细微的区别
多光谱图像探测的话
可以观察到几个目标点
而高光谱图像探测的话
可以清楚的探测到
异常目标的位置
这个图就是
在战场上
所获取的
伪装目标的光谱信息
从图中可以看出
美军伪装网的光谱曲线
与俄军伪装网的光谱曲线
是完全不一样的
而且这两个伪装网的光谱曲线
与真实的植被的光谱曲线
也是不一样的
还可以应用于水质的监测调查
从这个图中
可以监测到水里头
水草
还有泥沙等等浓度的变化
还可以用于农作物监测调查
这种情况下
一般是将高光谱成像仪
搭载于无人机
或者航空飞机上
然后通过在农田上方
飞过来
探测农田的作物信息
还可以用于农作物长势监测
左边这个图监测的是
农作物的
叶绿素的成分分布
右边这个图监测的是
农作物的氮含量的分布
还可以用于城市调查
左边这个图可以看到
城市这一块蓝色区域
然后右边这个图
可以看到过一段时间之后
这一块蓝色区域的建筑物的变化
还可以用于矿物探测
这个图是AVIRIS高光谱成像仪
所采集到的美国的
一个矿产的高光谱图像
然后从中可以看到
里头有钾矿
铝矿
镁矿钙矿等等
光谱成像技术
不仅可以应用于
之前所提到的那些应用领域
还可以应用于
刑侦勘查领域的物证鉴定
利用物体表面不同
化学成分
光谱特性
所存在的差异
通过成像光谱仪
来采集到
被检测物质
在一定光谱响应范围内分辨率
为纳米级的反射光强度
分布或荧光强度分布
使物证空间
位置信息
与光谱信息一一对应
采用高光谱图像
来进行物证鉴定
可以检验到物证的形态
和物证的成分
右边这个图是
一个典型的刑侦
高光谱成像仪
高光谱成像技术的物证鉴定
主要可以应用于以下几个方面
第一是纤维物证鉴定
第二是文件笔记的物证鉴定
第三是生物物证鉴定
第四是液体物证鉴定
第五是粉末状物证鉴定
传统物证鉴定方法
与高光谱成像技术的物证
鉴定方法
进行一个对比的话
可以发现
传统的方法经常是有损的
而且需要在实验室进行分析
时效性比较差
而高光谱的方法
它的特点就是无损
不管在质量重量
或者体积上
均可以保证无损
而且他可以在现场进行勘查
处理
实时获取分析的结果
传统的物证
鉴定的方法
有化学法
燃烧法
溶解法
染色法和实验室检测法
不管是化学法
燃烧法
溶解法
或者染色法等等
都会对物证的形态有一定的损伤
如果是实验室检测的话
则无法保证物证鉴定的时效性
首先可以用于
物证鉴定当中的文书鉴定
它可以显示不可见的字迹
像图中这一个书的话
右下角它的字体是不可见的
但是通过高光谱成像仪成像之后
可以恢复出不可见的文字
还可以用于鉴别
添加字迹伪造文件等等
下面这个图的左方
是人肉眼所观察到的字迹
而右边是通过观光谱图像
所看到的
字迹可以看到
第一个数字是11888
实际上它是11333
是人为涂改的
然后第二个数字是
人眼看到是140.000
但实际上是110.000
第三个数字
人也看到是7388
但实际上是经过涂改的
通过高光谱成像仪可以看到
它的数字是1383
毛发及纤维鉴定
这个图像当中所显示的是
毛发及一般纤维的光谱曲线
从光谱曲线中可以看出
毛发的光谱曲线
与一般纤维的光谱曲线
是完全不同的
进而可以分辨出
毛发与一般纤维的区别
还可以用于血迹鉴定
可以鉴别血迹
以及类血迹物质
左边这个图是20种血迹
及类似血迹物质的图像
然后右边是20种实验物质的标记
然后通过采集高光谱图像
可以获得20种物质的光谱曲线
这个是所采集到的
20种物质的光谱曲线
从图中可以看出
不同物质的光谱曲线
都是不同的
那么就可以区分出
血液及类血液
物质它的区别
也便于在刑侦现场的鉴定
各位同学本节课程到此结束
谢谢大家
-1.1 绪论（上）
--1.1绪论（上）
-1.2 绪论（下）
-第1章测试
-2.1 光照不良图像增强处理（上）
-2.2 光照不良图像增强处理（下）
-第2章习题
-3.1图像超分辨率重建技术概述
-3.2基于插值的图像超分辨率重建
-3.3基于深度学习的图像超分辨率重建之神经网络
-3.4基于深度学习的图像超分辨率重建
-3.5基础知识介绍
-3.6压缩感知与超分辨率重建
-3.7基于压缩感知字典学习的超分方法
-第3章测试一
-第3章测试二
-4.1引言-什么是HDR图像
-4.2 概述-HDR图像处理的研究内容
-4.3HDR图像获取—多曝光融合
-4.4色调映射基础
-第4章测试题
-5.1图像水印技术概述
-5.2图像单水印技术
-5.3图像双水印技术
-第5章测试题
-6.1图像检索概述
-6.2词袋(BOW)特征描述
-6.3VLAD特征编码
-6.4PCA降维
--6.4PCA降维
-7.1 监控视频编码的作用
-7.2 监控视频编码的标准
-7.3 监控视频编码标准
-第7章测试
-8.1运动目标检测
-8.2运动目标跟踪
-第8章测试题
-9.1高光谱图像基础知识
-9.2高光谱图像的应用
-9.3高光谱图像处理
-第9章测试题
-10.1现勘足迹的基本知识
-10.2现勘足迹提取方法
-10.3结构光测量技术概况
-10.4结构光提取原理
-10.5现勘三维现场重建技术
-10.6基于二维图像的三维现场重建
-10.7基于深度信息的三维现场重建
-10.8应用案例
--10.8应用案例
-第10章测试题
-11.1研究背景与意义
-11.2图像预处理技术
-11.3基于LBP纹理的鞋印检索
-11.4基于SIFT特征的鞋印检索
-第11章测试题
-12.1什么是案件的智能串并？
-12.2实现智能串并案的机遇与挑战
-12.3智能串并案的实现策略与方案
-12.4真实案件智能串并的实现
-第12章测试题
-13.1刑侦模拟画像概述
-13.2 刑侦模拟画像计算机辅助系统
-13.3刑侦模拟画像计算机辅助系统：两维三维画像辅助
-第13章测试题
