초 분광 이미징이란 무엇입니까?
초 분광 이미징은 대상의 스펙트럼 데이터를 포함하는 반사 된 이미지에 화려한 3 차원을 추가하는 기술입니다. 미네랄 퇴적물 또는 농장의 지형 분석, 군사 감시, 의료 조직 분석 및 고고학 매핑과 같은 응용 분야에서 사용할 수 있습니다. 초 분광 이미징은 현장, 실험실 및 심지어 공간의 이미징 센서로부터 풍부한 빛과 구성 데이터를 제공합니다.
스펙트럼 이미징은 반사 스펙트럼 또는 광 파장 데이터를 분석합니다. 디지털 카메라 내부의 구성 요소 및 CCD (charge-coupled device) 칩과 같이 반사 거울, 프리즘, 렌즈 및 광 센서와 같은 기술을 사용할 수 있습니다. 원격 이미징 기술과 결합 된 스펙트럼 이미징은 대상 물질에 의해 산란 된 전자기 스펙트럼의 파장을 측정하는 데 사용됩니다. 분광계 및 분광 복사계라고하는 장치는 대상에서 반사되는 빛의 에너지 파장 변화를 관찰하고 관찰자가 재료 또는 조경의 구성 구성을 결정할 수 있도록합니다.
초 분광 이미징은 최신 컴퓨팅 성능을 사용하여 많은 이미지의 데이터를 결합하고 스펙트럼 데이터의 3 차원을 이미지에 직접 추가합니다. 이 데이터 세트는 스냅 샷 스택처럼 "하이퍼 스펙트럼 큐브"로 쌓이며 각 픽셀에는 스펙트럼 데이터가 포함됩니다. 다중 스펙트럼 이미징은 수십 또는 수백 개의 전자기 (EM) 대역 데이터를 결합하지만 초 광역 큐브는 수천 대역의 데이터를 처리 할 수 있습니다.
다중 스펙트럼 이미징은 일반적으로 여러 센서의 데이터를 사용하는 반면 초 분광 데이터는 단일 센서에서 일련의 연속 대역으로 수집되는 경우가 많습니다. 데이터가 많을수록 사진이 더 선명 해집니다. 그림이 선명할수록 피사체가 어떤 물질로 만들어 졌는지 쉽게 판단 할 수 있습니다.
초 분광 이미징의 일부 응용에는 화학 분석, 형광 현미경, 열 이미징, 고고 학적 발견 및 법의학 조사가 포함됩니다. 의료용 초 분광 이미징은 공간 영역의 가시 파장을 추출하고 슬라이스를 "진단 맵"으로 합성하여 다양한 진단 또는 연구 목적으로 조직 특성의 명확한 의료 분석이 가능합니다. 이 이미징 기술은 적외선 및 자외선 파장을 포함하여 가시광 선보다 많은 EM 대역을 캡처 할 수 있으므로 육안으로는 보이지 않는 정보를 향상시킬 수 있습니다. 모든 재료에는 여러 분야의 다양한 응용 분야에 중요한 단서를 제공 할 수있는 스펙트럼 서명이 포함되어 있습니다.
예를 들어, 법의학 수사관은 토양과 식물 생장의 화학적 조성의 차이를 이해함으로써 알려지지 않은 무덤을 정확히 찾아 낼 수 있습니다. 분해는 식물 성장의 반사 스펙트럼을 주변과 구별하기 때문입니다. 간단히 말해서, 분해에 의해 수정 된 식물에 함유 된 여분의 엽록소는 육안보다 초 분광 데이터에서 훨씬 더 눈에 띄게 만듭니다.
원격 감지 및 디지털 이미징은 지속적으로 새로운 애플리케이션을 찾습니다. 알려진 재료의 스펙트럼 데이터를 저장하는 특수 라이브러리는 미국의 NASA (National Aeronautics and Space Administration)와 같은 조직에서 연구원과 민간인에게 제공하고 있습니다. 이 기술에 대한 새로운 응용 프로그램은 많은 산업 분야에서 지속적으로 개발되었습니다. 농업 용도로는 식물 품종, 물 및 영양 상태 결정 및 질병의 조기 발견이 포함될 수 있습니다. 이 기술이 대중에게 제공됨에 따라, 단일 점 분광법의 상대적으로 제한된 분석 능력에 비해 큰 이점을 위해 새로운 응용 프로그램이 지속적으로 개발 될 것으로 예상됩니다.
열 화상 기술은 오랫동안 군사 또는 공중 감시에 사용되었습니다. 이러한 이유로,이 기술을 방해하도록 설계된 특수 기술이 개발되어 공중에서 지상군의 열 신호를 숨길 수 있습니다. 초 분광 이미징은 다양한 스펙트럼 대역 측정으로 이러한 대응책을 물리 칠 수 있으며, 표적의 스펙트럼 "지문"을 발굴 할 수있는 정밀 분석을 제공합니다.
정보의 각 픽셀에 대해 전체 스펙트럼이 수집되므로 관찰자는 분석을 위해 재료에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 컴퓨터 처리에는 시료의 완전한 분석을 위해 사용 가능한 모든 데이터가 포함될 수 있습니다. 이를 위해서는 비용이 많이 드는 장비 및 대용량 데이터 스토리지를 포함한 전용 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 초 분광 큐브는 처리하는 데 각각 수백 메가 바이트가 필요한 다차원 데이터 세트를 나타냅니다.