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  • 光谱响应函数(Spectral Response Function,SRF),又称光谱响应曲线,是传感器固有的系统参数。对于某束太阳光,其经大气,入射到物体表面后,又沿某一方向反射到传感器入瞳处的能量L是固定的,对于传感器S1如果某...

    光谱响应函数(Spectral Response Function,SRF),又称光谱响应曲线,是传感器固有的系统参数。对于某束太阳光,其经大气,入射到物体表面后,又沿某一方向反射到传感器入瞳处的能量L是固定的,对于传感器S1如果某一波段a1nm的光谱响应函数为0.9,则入射进传感器的能量则为0.9L,另一传感器S2的光谱响应函数为0.8,则入射进传感器的能量为0.8L。不过由于冰污染等在轨环境的影响,传感器磨损老化等,包括SRF等在内的很多参数都可能发生变化。
    此外,通常计算传感器大气顶层波段平均太阳辐照度时,也用到SRF。由于是波段内平均,所以波长从a到b需要乘以太阳光谱曲线(sun spectrum,SS)进行积分,然后再除以SRF本身的积分,计算一个平均的太阳辐照度。什么是辐照度呢?辐射通量密度的一种,入射辐射通量/照射面积。

    在这里插入图片描述

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                                    由Sensor光谱响应曲线联想到的白平衡增益计算

         由于传感器硬件的限制,传感器在某个预定波长范围内的响应不可能是100% 响应。现实中都是类似于正态分布的单峰函数。如果仅做粗略计算,由一个中心波长和半高宽(也成半波宽)完全可以由数学公式计算出一个高斯分布曲线。这个分布曲线就叫波谱响应函数。

        波谱响应函数反映了传感器通道获取能量的情况。实际上每个传感器厂商都提供了具体的光谱响应函数,一般由两列数据组成,一列数据是波长,另一列数据是相对响应强度。下图某sensor光谱的响应的波谱响应函数。

     

        由于人眼的亮度响应曲线峰值更接近绿色频率范围(550nm左右),通过G可得到接近人眼实际观察到的亮度信息。另外,由光谱响应曲线可知,sensor对绿色波段的光谱响应强度普遍比蓝色波段和红色波段要强,且响应波长范围较广。是否意味着对可见光而言,sensor经过色彩滤波阵列之后,对绿色、蓝色、红色波段的光谱响应响度依旧保持上述曲线相对关系。

        由于对绿色波段光谱响应较强,sensor传感器获取到的绿色波段的能量较多,反应在图像的RAW数据上,意味着RAW域中的G分量灰度值普遍要比R分量和B分量大。也就意味着,我们在做白平衡的时候,对于每一个像素而言,绝大部分只需要对R分量和B分量进行增益的调整。

     

         不同的波长的可见光投射到物体表面,一部分波长的光被吸收,另外一部分波长的光被反射,而反射的波长的光进入到人眼,通过视觉神经传输到大脑,大脑经过解析形成人眼所识别的颜色。由于不存在100%对单一频率光的响应而对其他波段完全透明的材料,因此,由上述sensor的光谱响应曲线可知,可见光波段范围400nm-781nm范围内,在经过彩色滤波整列之后,sensor的G 分量在500-650nm左右的波长频谱响应幅度较大,而且G分量基本覆盖了所有可见光的波段。因此,sensor采集中性灰或者白色区域的RAW数据时,我们可以看到RAW数据中的Gr/Gb分量要大于B/R分量。是否应因为这个原因,导致在白平衡在统计某一色温下满足白点条件的像素点的时候,统计参数中GTotal的数量要大于BTotal、RTotal分量。这也就是为什么以灰度世界法和完美反射法计算白平衡增益的时候都是以G分量作为参考,只需要对R\B通道进行增益的调整。

          以下是某款sensor第20块灰阶在各个色温下R/Gr/Gb/B中各个像素的分布情况。

    TL84色温
    TL84色温下第20灰阶局部3*3邻域R/Gr/Gb/B像素表现

     

    TL84色温下第20灰阶局部R/Gr/Gb/B像素表现

     

     

    D50色温下第20灰阶局部3*3邻域R/Gr/Gb/B像素表现

     

    D50色温下第20灰阶局部R/Gr/Gb/B像素表现
    D65色温下第20灰阶局部3*3邻域R/Gr/Gb/B像素表现
    D65色温下第20灰阶局部R/Gr/Gb/B像素表现

     

     

    D75色温下第20灰阶局部3*3邻域R/Gr/Gb/B像素表现

     

    D65色温下第20灰阶局部R/Gr/Gb/B像素表现

     

     以上是某sensor在各个常见色温下,对于20灰阶的像素灰度值表现。我们可看到:

    1.各个色温下Gr/Gb通道的像素灰度值要大于R、B通道像素的灰度值

    2.从低色温到高色温,R通道的像素灰度值逐渐变小;B通道的灰度值逐渐变大,Gr/Gb通道灰度值没有明显变化趋势。

    3.从低色温到高色温,白平衡R通道增益值逐渐变大,B通道增益值逐渐变小

    4.在比较低色温或比较高色温情况下,20灰阶的像素灰度值表现将会是常见色温情况下表现一样。

    较低色温下R通道的灰度值将大于Gr/Gb B通道灰度值,白平衡只针对Gr/Gb B通道进行增益调整

    较高色问下B通道的灰度值将大于Gr/Gb R通道的灰度值,白平衡只针对Gr/Gb R通道进行增益调整

     

     

    我们熟悉的简单的白平衡算法诸如灰度世界法和完美反射法中都是以G通道为参考通道,只针对R/B通道进行白平衡增益的调整。

     

        同时,有sensor的光谱响应曲线我们可知:

        可见光的波长范围在350~770纳米之间。波长不同的电磁波,引起人眼的颜色感觉不同。770--622nm,感觉为红色;622~597nm,橙色;597-'-577nm,黄色;577~492nm,绿色;492----455nm,蓝靛色;455----350nm,紫色。而一般摄像头对光谱不可能区分的这么准确,尤其是性能较差的摄像头。有些摄像头可能会出于对黑夜成像的要求,增加对红外光谱的吸收,使得红色和红外光谱吸收过多。

         从开篇的光谱响应曲线图中可以看到,红、绿、蓝通道都会在红外部分多吸收一些光谱。而红色通道吸收的更多,我们将这个现象称之为红外穿透现象。这会导致摄像头获取图像的色偏,主要是偏红色,并且使得AWB很难纠正。所以可以考虑将红外部分去除,同时将红色通道过多吸收的光谱屏蔽掉。白天情况下,我们可以使得滤光片切换到红片,可以完成这个工作,使用650nm的滤光片,可以将650nm以上的光谱全部屏蔽,得到纯净的可见光。夜视情况下,可以把ircut切换为白片,使得更多的红外光线进入到sensor,图像亮度得到提升。

     

    以上想法只是一个猜想,观点不一定正确,需要实际验证。抛砖引玉,欢迎探讨。

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    光谱响应函数相关原理 已经研究光谱响应函数快一个月了,总算自己感觉弄明白了,故整理一份文稿,温故而知新。 首先,光谱响应函数(SRF)的定义? 光谱响应函数 来源:[1]李俊杰,傅俏燕,姜涛.结合光谱响应函数和全局...

    光谱响应函数的相关理解

    已经研究光谱响应函数快一个半月了,总算自己感觉弄明白了,故整理一份文稿,温故而知新。
    首先,光谱响应函数(SRF)的定义?

    光谱响应函数

    在这里插入图片描述

    来源:[1]李俊杰,傅俏燕,姜涛.结合光谱响应函数和全局方差匹配的遥感图像融合[J].光子学报,2020,49(10):148-157.

    简单地理解一下,就是说卫星上的传感器接收外界的辐亮度信号,假设外界信号打在传感器上是5个信号(入瞳处),由于接收能力有限,传感器只能记录3个信号(类似于中彩票,你中了100万,实际纳入口袋只有80万,一个意思)。
    【现在时间是2021年7月16日,我想更改上段,其实上段的理解不准确,应该理解为假设中心波长为412nm的波段实际上只想接受412nm的光,于是在卫星入瞳处镀了一层膜使得只有412nm的光能进入,可是由于膜的技术有限,412nm附近的光也多多少少透入进来,这就产生了光谱响应函数。感谢厦门大学余小龙的指正!】

    所以这张图片该怎么理解,横坐标是波长,GF-2 PMSI传感器有5个波段,所以图上有5个类似矩形的凸起,我们拿第一个深蓝色通道举例。这个通道的谱段范围是450-520nm,它其实对于每一个波长的光信号都能接受(没错,从400—1000nm都能接受),只不过对于450-520nm的信号响应的最多(可理解为陌生人骂你,受到的心理创伤为0.001,亲人骂你,受到的创伤为1),所以纵坐标光谱响应的值最高就是1,意味着全部响应,假设在500nm的SRF值为1,说明500nm时,入瞳处辐亮度是多少,传感器就能记录多少。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    来源:[2]窦闻,孙洪泉,陈云浩.基于光谱响应函数的遥感图像融合对比研究[J].光谱学与光谱分析,2011,31(03):746-752.
    这篇文章同样也介绍了SRF的定义。从光谱响应函数上也可以获得带宽信息,如分析GOCI的光谱响应函数:
    在这里插入图片描述

    黄色数据区域一共约20nm,即为GOCI的第一波段(412nm)处的带宽,注意到是选取了光谱响应>0.5的波长构成带宽的长度,严格意义上并非图中绿色剪头所指的那一段。
    而且也并非是光谱响应=1的波长设置为中心波长(如下图所示),而是依据下式计算:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    来源:[3]沈宏,沈芳.光谱响应函数和带宽对光学复杂Ⅱ类水体离水辐射反射率的影响[J].红外,2012,33(04):31-37.

    我自己使用上式(在matlab里使用trapz函数)验证过了,此式算出来的波长才定义为中心波长。
    在这里插入图片描述
    (上图为GOCI的部分光谱响应函数,绿色底色的光谱响应为1,但其对应波长并非中心波长。)

    光谱响应函数用途之一

    使用光谱响应函数可以使得地物光谱仪ASD测得的高光谱和卫星测得的光谱对应。
    一般,地物光谱仪ASD每1纳米(400nm~1075nm)都有对应的Rrs值,而卫星通常只有几个波段的Rrs值,由于光谱响应的特殊性,地物光谱仪的Rrs-band曲线趋势和卫星的Rrs-band曲线趋势并非完全一致。
    因此我们将地物光谱仪的Rrs值与光谱响应函数进行运算,得到的结果再与卫星的Rrs比较。
    运算公式如下:
    在这里插入图片描述
    来源:[4]陈江. 河口和近岸复杂水体的CDOM反演[D].浙江大学,2018.
    在这里插入图片描述
    上图是我处理的结果,红色虚线是GOCI卫星的Rrs,蓝色实线是ASD实测数据得到的Rrs,蓝色虚线是ASD实测数据经过上式处理后得到的Rrs,虽然结果与GOCI的趋势不太一致(这是由于实测数据导致的),但是也必须要将实测数据通过光谱响应函数的相关运算处理才可与卫星的值进行比较。

    补充

    (这部分内容是我2021-08-24补充的,起因是太多网友来问 实测光谱和卫星Rrs如何对应 的问题,尽管我放了公式,但还是想把程序等资料放在下面供网友们参考:)
    我以高分6卫星波段1为例
    下表是高分6卫星波段1的光谱响应函数:
    在这里插入图片描述
    …(省略中间一些数据)
    在这里插入图片描述
    第1列是波长数据,单位是nm;第2列是实测光谱数据Rrs,单位是sr-1;第3列是高分6卫星波段1的光谱响应函数。

    在matlab中以波长为x轴,第3列光谱响应函数为y轴画图,可直观的看出高分6卫星波段1的光谱响应曲线:
    请添加图片描述
    下面是 matlab程序

    %此程序为光谱响应函数,就是说,把ASD测得的Rrs对应到卫星的Rrs上
    clear all;
    close all;
    clc;
    filename = 'C:\Users\MM\Desktop\';%文件路径自己改
    GF6_band1 = xlsread([filename 'usgs_veg_2035_aspen2_GF601.xlsx']);
    
    band = GF6_band1(:,1);%波长
    SI = GF6_band1(:,2);%Rrs
    RI = GF6_band1(:,3);%SRF
    
    plot(band , RI,'--r')
    title('GF6 band1光谱响应函数');
    xlabel('波长(nm)');
    ylabel('RI');
    hold on
    
    %依据公式
    fenzi_band1 = trapz(SI.*RI);%分子
    fenmu_band1 = trapz(RI);%分母
    result_band1 = fenzi_band1/fenmu_band1;
    %result_band1就是实测的Rrs对应到高分6波段1的理论Rrs值
    

    致谢

    真挚地感谢我的小明师姐,她和我一起探讨了SRF的原理以及编程与GOCI光谱响应函数的贡献
    非常感谢泽亮师兄,具体地演绎了SRF的映射
    感谢素未谋面的陈江师兄,每次有新问题产生就去看你的论文,而我总能找到详尽的答案
    也实在特别感激我导师对我的包容。导师扎实的知识储备和对科研严谨求是的态度影响着我们每一个人。

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    相机响应曲线:外界光对应到拍摄的图像的像素值,中间的转化过程用曲线表示。
    ISO:感光度,衡量底片对光的灵敏程度。

    在这里插入图片描述

    上面这幅图就是相机的响应曲线
    横坐标为真实亮度的对数
    纵坐标为像素亮度/底片密度——在这里我们一般使用8bit的图,也就是(0,255),因此当灰度级别在50时,我们图像的值为0.5X255=78;灰度级别在100时,我们的图像的值为1X255=255
    我们可以看出,响应是一条s曲线,s曲线的好处就是较低数值响应不敏感,较高数值响应不敏感,中间数值响应敏感。人眼对中间灰度敏感,因此s曲线刚好提高了中间灰度的辨识度,又不至于直接丢失暗部和亮部的信息。
    这里我们还是需要用到输入、输出分析
    输入:场景中,物体表面光的亮度
    输出:拍摄图片中,该物体反映到数字(0-255)的灰度值。
    中间过程:输出=响应曲线X(输入)——I=f(j)

    我们这张图同样可以看出我们的ISO做了哪些工作。数码相机的ISO是通过调整感光元件对光线的灵敏程度或者合并感光点来实现的对相机相应曲线进行调节,这里的调节一般情况下只是在x轴方向上的平移。
    ISO增大带来的影响是图像整体变亮了,实质为暗部向灰部迁移,灰部向亮部迁移,亮部全部过爆255。在图中我们能够看到,ISO变大,相机响应曲线左移,因此相机的暗部变为了敏感区域,而亮部则变成了100%的区域。
    这里就可以说明了,ISO变化只起到调节相机响应曲线左右移的左右,而不会改变相机响应曲线。

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