ZusammenfassungIn diesem Beitrag wird eine Methode vorgestellt, mit der Daten zum Training von künstlichen neuronalen Netzen für die spektrale Entmischung erzeugt werden. Dies hat den Vorteil, dass nur Spektren der beteiligten Reinstoffe und, je nach verwendetem Modell, wenige Mischspektren zur Bestimmung der Parameter an realen Daten zur Verfügung stehen müssen. Daraus können mit Hilfe von Mischmodellen, die auch direkt zur Entmischung herangezogen werden können, große Mengen an Spektren zum Trainieren erzeugt werden. Im Gegensatz zum direkten Einsatz der Mischmodelle, wo von einem Spektrum pro Reinstoff ausgegangen wird, wird hier die Spektrenvariabilität berücksichtigt, indem unterschiedliche Spektren desselben Reinstoffs genutzt werden. Dabei wird die Eigenschaft künstlicher neuronaler Netze ausgenutzt, aussagekräftige Merkmale auf Basis großer Datenmengen lernen zu können.
Zusammenfassung
Die spektrale Information hyperspektraler Bilder (HSI) bietet die Möglichkeit, Anteile von Materialien in Mischungen zu bestimmen. Die Aufzeichnung und Verarbeitung von HSIs sind zeitaufwändig und rechenintensiv. Deshalb wird ein Ansatz mit spektraler Filterung verfolgt. Anstelle von HSIs wird ein Intensitätsbild für jedes Spektralfilter aufgezeichnet. Die Werte dieser Intensitätsbilder tragen Information in Abhängigkeit der Filterkoeffizienten, wie beispielsweise die Anteile eines Materials. Innerhalb dieses Beitrags wird der Entwurf von Spektralfiltern mithilfe iterativer Verfahren untersucht. Neben der Übertragung existierender Methoden für eine solche optische Bestimmung von Materialanteilen, wird ein neuartiger mehrstufiger Ansatz vorgestellt.
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