[发明专利]一种基于近红外高光谱的壁画起甲病害评估方法

摘要

本发明公开了一种基于近红外高光谱的壁画起甲病害评估方法，所述壁画起甲病害评估方法包括以下步骤通过近红外高光谱成像系统获取特定壁画在数百个连续的不同光谱波长下的图像；通过肉眼观察定位，寻找到壁画中处于不同严重程度起甲病害的关键位置，并在对应的高光谱图像中相应的位置进行标记，提取光谱数据作为起甲程度的病害光谱标准库；对高光谱数据进行存储与预处理；对光谱特征数据提取与分析。本发明通过对壁画近红外高光谱图像的获取以及光谱特征提取与分析，实现对壁画起甲病害的分布与严重程度的可视化显示。操作过程简单，所得数据可靠性高。同时为非接触式成像，不损坏壁画表面。

主权项

一种基于近红外高光谱的壁画起甲病害评估方法，其特征在于，所述壁画起甲病害评估方法包括以下步骤：通过近红外高光谱成像系统获取特定壁画在数百个连续的不同光谱波长下的图像；通过肉眼观察定位，寻找到壁画中处于不同严重程度起甲病害的关键位置，并在对应的高光谱图像中相应的位置进行标记，提取光谱数据作为起甲程度的病害光谱标准库；对高光谱数据进行存储与预处理；对光谱特征数据提取与分析；其中，上述近红外为900‑1700nm，光谱分辨率在5nm，共有256个波段，图像的空间分辨率为320*400；使用偏最小二乘法对选取出的起甲病害高光谱数据进行分析；通过调整偏最小二乘模型中的参数，使得预测结果与真实结果的误差平方和、平均误差最小，决定系数最大，进行偏最小二乘预测模型的训练和生成；利用训练得到的预测模型对壁画高光谱图像进行逐像素点的起甲发生程度预测，并使用不同的颜色进行标注，得到壁画中的起甲病害分布可视化图；重要波段的选择是基于偏最小二乘预测模型中的加权回归系数确定的，加权回归系数表示全部波段空间中每个波段在预测中的权重值；根据预测模型中加权回归系数的极大值和极小值，选取在壁画起甲病害预测中起到重要作用的波段输入预测模型进行预测。