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  • 在相机进入数码时代以后的几年中,尼康一直没有明确地标示尼康数码相机所使用的影像处理器的名称,直到在D3和D300的新品发布中,才有了“首次采用EXPEED数码影像处理概念”的说法,并制作了“EXPEED”的标识...

    在相机进入数码时代以后的几年中,尼康一直没有明确地标示尼康数码相机所使用的影像处理器的名称,直到在D3和D300的新品发布中,才有了“首次采用EXPEED数码影像处理概念”的说法,并制作了“EXPEED”的标识商标。从此,尼康不但拥有了自己的感光元件,还研发出了自家的EXPEED数码影像处理概念,以此捍卫了尼康在影像领域中的霸主地位。 但是,尼康公司的“EXPEED”代表的不是具体的图像处理器,而是代表了全面的图像处理技术。尼康表示“EXPEED与其它影像处理器或影像处理系统的不同之处在于,EXPEED不会涉及具体的特性。相反,它涉及的是尼康最根源的综合数字影像处理理念,反映了尼康创建和处理影像的核心思想,EXPEED集合了尼康长期以来以及从银盐胶片相机向数码相机(始于D1)转变的过程中,所积累的经过、优化的技术和知识。这一系统体现了尼康对数字影像强烈的热情”。 EXPEED数码影像处理概念将会用于今后尼康所有数码单反和COOLPIX消费级数码相机上。从此,尼康的图像处理技术终于拥有了自己的品牌——EXPEED。以EXPEED为基础,尼康将为每款机型、特定的用户特性及一系列应用中的影像处理引擎/系统进行优化,所以EXPEED在尼康的数码影像处理技术中起着主要的作用,并已应用到了影像处理引擎的每个操作中。 应用了EXPEED数码图像处理系统的尼康数码相机,将拥有更高品质的成像。以D3和D300为例,通过该技术用户将可以进行“高S/N处理”、“宽广动态范围”调节,从而可以实现“倍率色差减轻”、“多彩的调色功能”。同时通过高性能的处理能力以及场景识别系统,再配合D3所支持的倍率色差补偿功能将可以进行更复杂的图像处理,同时相机的启动时间以及快门的延迟时间都将可以进行控制。

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  • 一、遥感影像 遥感,意思是“遥远的感知”,现代遥感的定义是:不直接接触有关目标物或现象而能收集信息,并能对其进行分析,解译和分类等的一种技术。 1.定义:凡是只记录各种地物电磁波大小的胶片,称为遥感影像...

    一、遥感影像

          遥感,意思是“遥远的感知”,现代遥感的定义是:不直接接触有关目标物或现象而能收集信息,并能对其进行分析,解译和分类等的一种技术。

          1.定义:凡是只记录各种地物电磁波大小的胶片,称为遥感影像

          2.用计算机处理的遥感影像必须是数字图像,拍摄出的模拟图像需必须使用图像扫描仪进行模数(A/D)转换。

          3. 图像分为空间域频率域空间域和频率域又分别有光学图像数字图像。(此处只介绍数字图像)

         3.1 空间域表示形式:

         数字图像是一个二维的、离散的光密度函数,相对于光学图像,它在空间坐标(x,y)和密度上都已经离散化,空间坐标x,y仅取离散值,即:

          x=x0+m△x

          y=y0+m△y 

          m=1,2,3…m-1;△x和△y为离散化的坐标间隔。

          同时f(x,y)也为离散值,一般取值为 0<=f(x,y)<=127或0<=f(x,y)<=255

          数字图像可以用矩阵表示,矩阵中的每个元素称为像元。

          3.2频率域表示形式:

           

        


          其中N是x方向上的数目,M是y方向上的数目,F(u,v)包含原始图像f(x,y)的空间频率的信息,成为频谱,它是一个复函数,可以表示为:

           F(u,v)=R(u,v)+iI(u,v)

           等价于F(u,v)=|F(u,v)|e^iφ(u,v)

           其中|F(u,v)|是傅里叶变换的振幅,为根号下R和I函数平方和

         4.特征

          (1)地面分辨率:对于地面而言,可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小

                  空间分辨率:对于遥感器或图像而言,图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小,距离越小,分辨率越高

          (2)光谱分辨率:遥感器接受目标辐射时能分辨的最小波长间隔。间隔越小,分辨率越高。所选用的波段的数量的多少、各波段波长的位置,以及波长间隔的大小共同决定光谱分辨率。光谱分辨率和空间分辨率对于传感器而言是相互制约的,即光谱分辨率高,空间分辨率一定高不起来。

          (3)时间分辨率:重复观测的最小的时间间隔

          (4)辐射分辨率探测器的灵敏度——遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差

    二、多光谱图像(Multi Spectral,MS)和全色(Panchromatic,PAN)图像

          

           1.全色图像:传感器获得整个全色波段(0.5μm~0.75μm的单波段)的黑白影像,因为是单波段,所以是灰度图片,无法获取地物色彩,但是分辨率高。

           2.多光谱图像:传感器对地物辐射的多个波段进行获取得到多个波段的光谱信息的影像,对不同的波段分别赋予RGB颜色,得到彩色图片。

           全色影像接收的波长范围在绿色波长以后(500-750nm左右),长于多光谱影像的波长范围,所以光谱分辨率也小于多光谱影像,则空间分辨率更高。

          全色影像的分辨率高于多光谱影像的原因:

    一是光谱分辨率和空间分辨率彼此制约,全色影像的光谱分辨率低,所以空间分辨率高;

    二为对于多光谱影像来说,光束经过分光 ,带给传感器的能量减少了,所以空间分辨率低。

    参考文章:https://blog.csdn.net/u013177494/article/details/73380204

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  • 遥感影像处理的几个概念

    千次阅读 2019-09-18 09:53:52
    地形校正是指通过各种变换,将所有像元的辐射亮度变换到某一参考平面(通常取水平面),从而消除由于地形起伏而引起的影像辐亮度值的变化,使影像更好地反映地物的光谱特征(高永年等,2008) ENVI操作: ...

    辐射定标:

    1、定义(Radiometric Calibration)是计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时,或者需要对不同时间、不同传感器获取的图像进行比较时,都必须将图像的亮度灰度值(DN)转换为绝对的辐射亮度或者表观反射率(TOA),这个过程就是辐射定标。

    2、方法

    • 反射率法:在卫星过顶时同步测量地面目标反射率因子和大气光学参量(如大气光学厚度、大气柱水汽含量等)然后利用大气辐射传输模型计算出遥感器入瞳处辐射亮度值,具有较高的精度。
    • 辐亮度法:采用经过严格光谱与辐射标定的辐射计,通过航空平台实现与卫星遥感器观测几何相似的同步测量,把机载辐射计测量的辐射度作为已知量,去标定飞行中遥感器的辐射量,从而实现卫星的标定,最后辐射校正系数的误差以辐射计的定标误差为主,仅仅需要对飞行高度以上的大气进行校正,回避了底层大气的校正误差,有利于提高精度。
    • 辐照度法:又称改进的反射率法,利用地面测量的向下漫射与总辐射度值来确定卫星遥感器高度的表观反射率,进而确定出遥感器入瞳处辐射亮度。这种方法是使用解析近似方法来计算反射率,从而可大大缩减计算时间和计算复杂性。

    3、ENVI软件的操作

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102v59e.html

    大气校正:

    1、定义

    • 大气校正是指传感器最终测得的地面目标的总辐射亮度并不是地表真实反射率的反映,其中包含了由大气吸收,尤其是散射作用造成的辐射量误差。大气校正就是消除这些由大气影响所造成的辐射误差,反演地物真实的表面反射率的过程

    2、ENVI主要方法:

    • FLASSH
    • QUICK

    3、常用的模型:

    6S辐射传输模型和Mortran模型

    几何校正:

       定义:几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差,由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据,所以此过程包括了地理编码。

       ENVI操作:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102v1it.html

    地形校正:

    复杂地形下遥感影像受传感器方位与太阳高度、方位等影响,造成阴坡接收到的照度较弱从而具有较低的亮度值,阳坡接收到的照度较强从而具有较高的亮度值。地形校正是指通过各种变换,将所有像元的辐射亮度变换到某一参考平面(通常取水平面),从而消除由于地形起伏而引起的影像辐亮度值的变化,使影像更好地反映地物的光谱特征(高永年等,2008)

    ENVI操作:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102y7ss.html

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  • 一、神经影像数据是什么? 以前的医生检查人有没有病,可以看气色,有没有外伤,有没有鼻歪眼斜,口角流涎之类的现象,然后再把个脉,根据心跳和气运行的顺畅来判断身体哪里出现了问题。但是这些方法难以得到直观的...

    一、神经影像数据是什么?

    以前的医生检查人有没有病,可以看气色,有没有外伤,有没有鼻歪眼斜,口角流涎之类的现象,然后再把个脉,根据心跳和气运行的顺畅来判断身体哪里出现了问题。但是这些方法难以得到直观的身体内部的情况。毕竟不是人人都像尝百草的神农有一个透明的肚子。后来人们发现,通过声波或者光波透过不同物体后消减或反射回来的量的不同可以区分不同的物体。于是一些隔墙观物的影像学技术就得到了发展。而神经影像数据也就是根据影像学的方法得到的其中一种特殊的数据。就像骨骼、内脏检查要照CT( cranial computerized tomography,颅脑断层摄影术,原理是用X光连续拍摄物体多个断面的影像),B超或者核磁。【三者分别靠光波、声波和磁场变化来获得数据。】
    对于脑子的检查也可以用一些机器。鉴于不同机器的价格差异比较大,最初在国内医院使用最多的是CT,这一方法的分辨率比较低,辐射较大,一段时间内不能多次测量。后来引入了PET(正电子发射断层扫描),价格昂贵,且需要注射一定剂量的同位素药品(一般为葡萄糖)。这两种方法多用于肿瘤的检查,因为肿瘤位置与正常部位对于X射线的透过率不同,且由于肿瘤细胞的新陈代谢速率很快,所聚集的葡萄糖的比例更高。
    技术的发展给与理论的发展更大的空间。而理论的发展又催生了技术的进步。人们开始思考,神经活动的本身如何通过影像的方法来测量。能够有一种方法可以获知“我想要吃一个冰淇淋”时的脑活动吗?学过简单生物学的人都知道,神经内部以电的形式传递信息,而神经之前以化学递质的形式传递信息。而且,这样的神经活动过程需要血液带来的葡萄糖和氧气来提供能量。
    这样一来,我们可以通过测量电(由于电磁转化)或者磁场的变化来间接得到神经活动的变化。这两种想法分别对应了EEG(脑电)和MEG(脑磁)。由于血液中的氧合血红蛋白的逆磁性和脱氧血红蛋白的顺磁性,又可以通过在强磁场下氢原子核的偏振回旋差异得到MRI(核磁)的数据。FNIRS则是通过一个穿过大脑皮层表面的红外线被吸收的程度不同来获得较为浅表脑区的神经活动变化。
    总而言之,为了得到“你究竟在想什么”的直观影像数据,哲学家、数学家、生物学家、物理学家、工程师等等,共同造出了一大堆的机器,得到了一大推的数据,使用一大推的方程式和理论假设,终于得到了能够放在灯下、屏幕上看到的一张张直观的脑子图片。
    下面文章中的神经影像集中于讨论fMRI。核磁成像的优势在于较高的时间分辨率和极高的空间分辨率(针对结构像来说)。核磁不需要注射药品,也不需要穿戴繁重的仪器,短时间内反复测量也不会对人体造成伤害。缺点是价格相对还是比较昂贵(相对于CT、EEG),机器占地面积大,维护费用高,操作需要专业人员,受测者需要躺在一个相对狭小的空间内忍受机器的噪声。对于抑郁症、PTSD(创伤后应激障碍)、躁郁症、幽闭恐惧症、多动症、婴儿等特殊的人群来说比较难以使用。
    有关更多的fMRI的原理和数据预处理知识可以查看知乎上的Principles of fMRI的讲义Principles of fMRI

    二、神经影像数据怎么收集?

    具体来说MRI的数据怎么收集呢?市面上核磁机器的产家好几家,学术文章中的数据多是GE(通用电气)、西门子和菲利普的机子收到的。不同的机器,不管是不是同一个产家的同一个型号,就指单一的机器之间的数据就会有差异,不同批次之间的数据也会有差异。人不同踏入同一条河流,也不能测出同一个脑数据。当然这种差异是研究上的差异,对于个人去查个病之类的影响不大。虽然不同医院的确是会不认其它医院的检查结果的。对于这种差异的解决方法只有尽可能保持机器的稳定,少做大修。同一批的数据尽量在同一时间段的同一个数据中心上获得。另外在数据处理的过程中,使用一些数学方法来校正和减少误差,减少无关干扰。
    以西门子3T的机器为例,一次核磁的数据过程是这样的:
    Simens 3T功能磁共振扫描简单操作手册

    三、神经影像数据的形式?

    形式包括,从数据本身来讲,得到的可能是细胞的活动数据,也可能是组织结构的数据。前者正如上文所说,可以是电磁感应的变化,也可以是葡萄糖和氧气水平的涨落。而后者可以是灰质白质的体积形态(T1像,VBM),也可以是白质的走向(DTI算出的FA各向异性)。
    静息态fMRI、DTI和VBM分别是什么东西
    PET、MEGI、fMRI、DTI、fNIRS这些方法得到的数据的格式是不同的。fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging)得到的数据最原始的格式是dicom文件,没有后缀名。使用SPM(基于MATLAB)、REST、DPARSF等等软件包都可以将dicom文件转化成.nii文件格式,这种数据转化的形式是用得比较广泛的。
    另有影像数据格式的大佬级文章如下:
    常见的医学影像数据形式
    医学影像数据格式和格式转换
    NIFTI格式(.Nii)数据格式分析

    四、神经影像数据的分析?

    fMRI数据的分析一般包括:数据的预处理,激活情况分析(组内1st-level、组间2nd-level),功能连接。再接着独立成分分析(ICA)、主成分分析(PCA)、深度学习、大数据分析等等。
    静息态数据分析大佬级别完整版:
    zhanghan_功能磁共振数据处理-北京2012+
    数据分析的方法有许许多多,大神们写出的软件包也有许许多多。关于数据处理的学习不仅要与时俱进,更需要脚踏实地。虽然不懂原理也可以算出结果,但是懂得原理才能发展出更多更好的计算方法。
    一些数据分析的细节
    ANOVA与ANCOVA的区别
    时间序列——去趋势 detrended
    多重假设检验与Bonferroni校正、FDR校正
    关于fMRI的坐标
    MNI and Talairach atlas的坐标
    MNI and Talairach atlas的坐标(英文原版)
    Talairach空间、MNI空间、Native空间、Stereotaxic空间
    fMRI计算软件中相关的坐标系知识

    由于放射科和神经科在查看脑图像时方向是不同的,所以在使用软件包分析数据时要特别注意图像的朝向。
    放射科左脑在右,右脑在左;神经科左脑在左,右脑在右。
    左手坐标系和右手坐标系

    五、神经影像数据分析结果的解释?

    最初对于脑激活的假设是纯粹叠加的,也就是说,“想吃冰淇淋”减去“什么都不想”就等于“想吃冰淇淋”的脑活动。
    但是更多的研究质疑了这种纯粹的叠加假说。大脑的不同区域可能负责不同的神经活动。比如枕叶负责视觉,颞叶有关听觉,顶叶有关注意,前额叶与人格相关,还有一些脑损伤的研究,发现海马、杏仁核、脑岛、布洛卡区、威尔尼克区,甚至镜像神经元和祖母细胞。脑的功能分区导致了功能连接假说的发展。
    而不断发展的数据分析方法也需要更加精细化的对于结果的解释。脑活动不再是简单的激活与不激活,还有可能是负激活与正激活,同时激活与继时激活等等。图论在脑数据分析中的应用,也催生了脑网络的概念。
    脑网络研究相关概念

    六、从神经影像到大数据和机器学习

    正如上一部分最后提到的图论的概念,由于脑数据本身就具有的数据量庞大,数据结构复杂,数据指向不明确的特性,很自然的,神经科学与脑影像研究的发展就与大数据和深度学习有着天然的相关性。
    但是如今的大数据,机器学习与深度学习已经渐渐脱离了神经科学本身而发展为相对独立的学科。而神经科学还需要依附于大数据的方法。
    神经科学与影像对于认识人的认知活动真的具有那么大的作用吗?血液动力学响应真的能够说明神经活动的变化吗?认知神经科学是否陷入了数据驱动的瓶颈?未来还不是很明确。
    神经影像的学习需要多学科知识的交叉应用。研究者需要学习庞大的知识体系和繁杂的知识细节,只有不断深入学习,才能真正举重若轻地使用“影像”这一工具来研究更多有价值的理论成果。

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