하이퍼스펙트럴 이미징은 이미징과 분광학을 결합합니다. 하이퍼스펙트럴 시스템을 만드는 데 사용되는 광학 아키텍처는 여러 가지가 있지만 최종 목표는 같습니다. 즉, 이미지의 각 픽셀이 많은 스펙트럴 밴드(여러 다른 색상 또는 파장)에서 정보를 포함하는 이미지를 만드는 것입니다.
좋은 하이퍼스펙트럴 시스템을 만드는 것은 쉽지 않지만, 품질만 염두에 둔다면 최우선 순위는 각 픽셀의 분광 충실도, 즉 한 픽셀이 포착한 스펙트럼이 그 특정 픽셀이 이미징한 장면의 실제 물리적 표현이어야 합니다. 하이퍼스펙트럴 시스템의 분광 충실도에 영향을 미치는 많은 핵심 품질 매개변수가 있습니다. 서로 다른 핵심 품질 매개변수의 분광 충실도에 대한 영향은 많은 요인에 의존하지만, 일반적으로 가장 중요한 매개변수는 다음과 같습니다:
공간 오정렬(Spatial misregistration)
분광 오정렬(Spectral misregistration)
산란광(Straylight)
F#(조리개 값)
분광 응답 함수(Spectral response function)
검출기 매개변수(Detector parameters)
환경 안정성(Environmental stability)
하이퍼스펙트럴 시스템의 성능을 평가하기 위해 점 확산 함수(PSF)라는 용어를 도입해야 합니다. 이는 점 광원에서 광학계를 통해 검출기에 도달하는 에너지 강도 곡선의 모양입니다.
이상적으로 푸시브룸 하이퍼스펙트럴 시스템에서 공간 샘플링은 모든 밴드에 대해 동일합니다. 현실에서는 결코 그렇지 않으며 공간 오정렬이 발생합니다.
FOV의 한 위치에서 PSF의 모양, 크기, 무게 중심 위치는 모든 밴드에서 동일해야 합니다. 설계 목표는 모든 FOV 위치에서 PSF 모양과 크기를 가능한 한 유사하게 만드는 것입니다. 실제 응용에서 공간 오정렬 자체1와 공간 오정렬을 유발하는 다양한 원인2은 매우 중요하며, 무게 중심 차이3가 데이터 처리 결과를 어떻게 손상시킬 수 있는지 보여줄 수 있습니다.
분광 오정렬도 하이퍼스펙트럴 시스템의 분광 충실도에 매우 중요합니다. 공간 오정렬과 마찬가지로 분광 PSF의 모양, 크기, 위치가 중요합니다. 분광 에일리어싱을 피하기 위해 PSF 폭을 두 스펙트럴 밴드에 가깝게 유지해야 하지만, 많은 상황에서 이보다 더 선명한 광학이 선호됩니다.
픽셀당 밴드당 선명한 광학을 만드는 데는 많은 이유가 있습니다. 주어진 검출기와 검출기 피치가 주어지면 이미징 분광계는 선명한 광학으로 항상 더 많은 정보를 출력합니다. 반면 PSF를 하나 이상의 픽셀로 샘플링하면 PSF에 대한 더 많은 정보를 얻지만, 주어진 검출기에 대해서는 시스템 해상도를 낮춥니다. 어떤 주어진 광학 시스템도 포인트 확산 함수(PSF)당 픽셀이 많을수록 항상 더 많은 정보를 출력합니다4.
어떤 시스템을 만들지, 또는 사용자 입장에서 어떤 시스템을 살지 결정할 때 많은 트레이드오프가 있습니다. 광학의 선명도도 그중 하나입니다.
또 다른 핵심 품질 매개변수는 광학 시스템의 산란광입니다. 일반적으로 산란광은 있어서는 안 되는 곳에서 검출기에 도달하는 빛입니다. 이는 광학 내부 반사, 광학 표면 산란, 기계적 표면 반사 등 때문일 수 있습니다. 산란광 효과는 분광 범위에 따라 다를 수 있습니다. 오늘날 하이퍼스펙트럴 시스템의 산란광 측정 방법에 대한 업계 표준은 없으며 공급업체마다 다르게 합니다.
광학의 집광 능력은 보통 매우 중요한 매개변수입니다(낮은 F#). 시스템에 공간 픽셀과 스펙트럴 밴드가 많을수록 각 픽셀/밴드에 도달하는 빛이 적습니다. 이는 고해상도 하이퍼스펙트럴 이미징 시스템이 매우 빛에 민감해야 함을 의미합니다. 이 매개변수는 플랫폼에 따라 중요도가 달라질 수 있습니다. 하이퍼스펙트럴 시스템이 항공기나 산업 현장에 배치되면 속도가 보통 중요한 매개변수이고, 전체 스펙트럴 범위에 대한 좋은 신호대잡음비(SNR)를 얻기 위해 낮은 F#이 매우 중요합니다. 반대로 실험실 응용은 일반적으로 더 느린 이미지 캡처 속도와 더 긴 적분으로 더 많은 빛을 수집할 수 있어 조리개에 더 유연할 수 있습니다.
전체 스펙트럴 범위에 대한 높은 SNR은 하이퍼스펙트럴 시스템의 매우 중요한 매개변수이며, SNR이 얼마나 높은지는 전체 시스템의 분광 응답 함수에 달려 있습니다. 피크 SNR은 포화에 가까운 밴드에서 최대 SNR만 지정하므로 전체 이야기를 말해주지 않습니다. 파장의 함수로서 전체 시스템의 총 양자 효율이 무엇인지 알 필요가 있습니다. 유용한 정보를 제공하려면 SNR 곡선이 주어진 입력 복사도와 주어진 (운영상 현실적이고 관련 있는) 적분 시간/노출에 대해 지정되어야 합니다.
검출기는 하이퍼스펙트럴 시스템의 중요한 부분이며, 많은 경우 광학 시스템의 설계 목표를 정의합니다. SWIR 스펙트럴 범위(900-2500nm)는 사용 가능한 검출기 수가 매우 제한적이며 검출기 픽셀 수 증가에 따라 가격이 급격히 상승합니다. 이는 광학이 검출기를 위해 설계되고 보통 가능한 한 선명하게 설계되는 시나리오입니다.
VNIR 범위(400-1000nm)에는 많은 검출기가 있으며 광학 시스템에 가장 적합한 검출기를 선택할 수 있습니다. VNIR과 SWIR 범위 모두에서 검출기의 많은 매개변수가 매우 중요합니다. 이들은 풀웰 용량, 노이즈 플로어, 판독 모드, 판독 속도, 픽셀 피치, 파장별 양자 효율 등입니다. 검출기 시장은 끊임없이 변하므로 하이퍼스펙트럴 제조업체가 검출기 시장을 따라잡아 최고의 검출기를 통합하는 것이 중요합니다.
보정 절차와 사용된 표준(정확도 포함)은 사용자에게 제공되어야 하며, NIST나 PTB 표준(또는 유사)으로 추적 가능한 방사 보정을 갖는 것이 매우 중요합니다.
어떤 하이퍼스펙트럴 시스템도 제어된 환경 밖에서 안정적이고 정확한 방사 및 분광 보정을 유지해야 합니다. 공장을 떠날 때 완벽하게 보정된 시스템이 운송 중과 운영 중에 안정적이고 유효하지 않다면 무가치합니다. 이는 분광, 방사, 기하 보정이 다른 온도, 압력, 심한 진동 하에서 안정적이어야 함을 의미하며, UAV 운영 같은 까다로운 조건에서도 시스템이 반복 가능하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 보장합니다5,6.
공급업체 최상위 데이터시트만으로는 다른 하이퍼스펙트럴 시스템을 구별하기 매우 어렵습니다. 다른 제조사의 시스템(또는 동일 제조사의 다른 모델)을 비교할 때, 해당 특정 카메라 모델에 대한 앞서 언급한 매개변수를 지정하는 상세 보고서가 공급업체로부터 제공되어야 합니다. 또한 사용자 응용과 관련된 장면의 샘플 데이터를 요청하는 것이 좋습니다.
현재 IEEE7 주관으로 하이퍼스펙트럴 카메라 특성화를 위한 공통 표준을 만드는 작업이 진행 중입니다. HySpex는 이 그룹을 지원하고 적극적으로 참여하여 하이퍼스펙트럴 이미징 시스템 최종 사용자에게 제공품을 더 투명하게 만드는 것을 목표로 합니다.
본 기사는 Trond Løke(Norsk Elektro Optikk, AS CEO, 오슬로, 노르웨이)가 작성했습니다. 자세한 정보는 이메일(보호됨)로 문의하거나 여기를 방문하세요.
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지난 10년 동안 기업들은 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)이 가져올 잠재력을 파악하고 풀기 시작했습니다. 아직 초기 단계지만, 기업들은 이 기술이 더 나은, 더 빠르고, 더 효율적인 결정을 내리는 데 도움을 주어 상당한 영향을 미칠 수 있다는 것을 이해하기 시작했습니다. 물론 AI와 ML은 기업이 혁신을 포용하는 데 도움이 되는 은탄환은 아닙니다. 사실, 이 알고리즘의 성공은 그들의 기초, 특히 품질 데이터만큼만 좋습니다. 그것이 없으면, 기업들은 AI와 ML을 설치한 바로 그 목적이 실패하는 것을 보게 될 것이며, 나쁜 데이터
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