【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光谱信息，尤其涉及一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法。
技术介绍
1、随着科技与经济的发展，成像模组的应用越来越广，例如摄影摄像、图像识别、机器视觉等方面。目前用以成像模组的传感器主要为cmos芯片、ccd芯片等，可以用以获取rgb图像，传统的成像模组存在固有的缺陷，一方面现有成像模组覆盖可见光波段，容易受到外界可见光的影响，一方面成像模组因为只有r、g、b三个通道，所以缺乏光谱细节的信息，也就是说成像模组可能不能真实反映入射光线的信息，容易在成像时出现偏差。
2、光谱是物质的指纹，光谱信息包含入射光在各个波长上的能量信息，相比现有成像模组，包含信息更多且更加准确。因此，基于光谱芯片的光谱模组逐渐出现在人们视野，如何有效、高效利用光谱芯片，用以获取更准确的信息，成为需要解决的问题。
3、随着计算机技术的发展，最近几年出现了一种新的光谱仪类型：计算重建型光谱仪，其通过计算来近似甚至重构入射光的光谱。计算重构型光谱仪可以相对较佳地解决因小型化而导致检测性能下降的问题。通过光谱芯片对指纹拍照既要有比较清晰的图像，又想获取光谱信息。由于待识别物不一定是规则的，即可能存在一定的纹理，此时光源照射到待识别物后，产生入射光进入光谱芯片，指纹的纹理方向会导致结果不准确。
技术实现思路
1、本专利技术的一个主要优势在于提供一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法通过对于纹理的识别，选取对应的普通像素，再基于普通像素的测量值取平均值，基于平
2、本专利技术的另一个优势在于提供一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法先确定纹理方向，即当结构像素位于谷区域则可以通过纹理方向确定位于谷区域的周边普通像素集，对应结构像素对应脊区域，也可以取周边对应脊区域的普通像素集。
3、本专利技术的另一个优势在于提供一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法，其中可以基于渐变方法，也可以对指纹纹理图像进行初步恢复，根据纹理图像进行纹路判断，有利于识别出指纹的纹理方向。
4、本专利技术的另一个优势在于提供一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法通过选取的普通像素集的测量值去优化对应的结构像素的测量值，再根据优化测量值去识别是否为活体，或者根据优化测量值去恢复光谱曲线。
5、本专利技术的另一个优势在于提供一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法，其中可以基于优化测量值的辅助成像，提升成像质量；由于光谱芯片部分区域存在结构像素，结构像素和普通像素的测量值可能差别较大，可以基于优化测量值去恢复图像，弥补结构像素对成像的影响。
6、依本专利技术的一个方面，能够实现前述目的和其他目的和优势的本专利技术的一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法，其中所述光强提取方法包括：
7、步骤s1，确定待识别物的纹理方向；
8、步骤s2，再根据纹理方向确定相关的普通像素集；以及
9、步骤s3，基于确定的普通像素集的测量值优化对应的结构像素的测量值，以得到所述结构像素的优化测量值。
10、根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤s1中，采取梯度算法计算光谱芯片的局部亮度梯度，垂直于梯度方向的方向为纹理方向。
11、根据本专利技术的一个实施例，在所述步骤s1中，通过所述光谱芯片对识别物进行成像，获取纹理图像，基于纹理图像识别出所述纹理方向。
12、根据本专利技术的一个实施例，所述光强信息提取方法中步骤s2进一步包括：
13、步骤s2.1按照纹理方向，根据设定的采样距离以及纹理方向确定两个采样点；和
14、步骤s2.2再根据采样点确定领域的普通像素与所述采样点构成所述普通像素集。
15、根据本专利技术的一个实施例，所述光强信息提取方法中步骤s2进一步包括：
16、步骤s2.3剔除普通像素集中测量值差异过大的普通像素，和剔除与采样点相邻的结构像素。
17、根据本专利技术的一个实施例，所述光强信息提取方法中步骤s3进一步包括：
18、步骤s3.1以均值化的方法处理普通像素集的测量值并获取所述结构像素对应的处理值；和
19、步骤s3.2根据处理值优化结构像素的测量值，获取优化测量值。
20、根据本专利技术的一个实施例，所述结构像素的优化测量值是结构像素的测量值减去均值化的处理值，或者是结构像素的测量值与均值化的处理值的比值。
21、根据本专利技术的一个实施例，所述光强信息提取方法中步骤s2进一步包括：
22、s2.4选取结构像素周边多个普通像素构成普通像素集；和
23、s2.5根据所述结构像素中心点与各所述普通像素中心点的距离以及两点构成的线段与梯度方向的夹角θ确定各所述普通像素点的权重。
24、根据本专利技术的一个实施例，所述光强信息提取方法中步骤s2进一步包括：
25、s2.6设定一阈值x，并选取权重大于等于x的普通像素作为普通像素集。
26、根据本专利技术的一个实施例，所述光强信息提取方法的步骤s3进一步包括：
27、步骤s3.3根据各所述普通像素的测量值及其权重得到处理值；和
28、步骤s3.4根据处理值优化结构像素的测量值，获取优化测量值。
29、根据本专利技术的一个实施例，所述光强信息提取方法进一步包括:
30、步骤s4基于获得的所述结构像素的优化像素值得到对应的入射光谱f(λ)。
31、根据本专利技术的一个实施例，利用优化测量值和对应的透射谱矩阵计算出对应的入射光谱f(λ)；或者根据优化测量值利用神经网络算法恢复得到对应的入射光谱f(λ)。
32、通过对随后的描述和附图的理解，本专利技术进一步的目的和优势将得以充分体现。
33、本专利技术的这些和其它目的、特点和优势，通过下述的详细说明和附图得以充分体现。
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1.一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法，其特征在于，其中所述光强提取方法包括：
2.根据权利要求1所述的光强信息提取方法，其中在所述步骤S1中，采取梯度算法计算光谱芯片的局部亮度梯度，垂直于梯度方向的方向为纹理方向。
3.根据权利要求1所述的光强信息提取方法，其中在所述步骤S1中，通过所述光谱芯片对识别物进行成像，获取纹理图像，基于纹理图像识别出所述纹理方向。
4.根据权利要求2或3所述的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法中步骤S2进一步包括：
5.根据权利要求4所述的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法中步骤S2进一步包括：
6.根据权利要求4所述的光强信息提取方法，其中光强信息提取方法中步骤S3进一步包括：
7.根据权利要求6所述的光强信息提取方法，其中所述结构像素的优化测量值是结构像素的测量值减去均值化的处理值，或者是结构像素的测量值与均值化的处理值的比值。
8.根据权利要求2或3所述的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法中步骤S2进一步包括：
9.根据权利
10.根据权利要求8所述的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法的步骤S3进一步包括：
11.根据权利要求1所述的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法进一步包括:
12.根据权利要求11所述的光强信息提取方法，其中利用优化测量值和对应的透射谱矩阵计算出对应的入射光谱f(λ)；或者根据优化测量值利用神经网络算法恢复得到对应的入射光谱f(λ)。
...【技术特征摘要】
1.一种分区域光谱芯片的光强信息提取方法，其特征在于，其中所述光强提取方法包括：
2.根据权利要求1所述的光强信息提取方法，其中在所述步骤s1中，采取梯度算法计算光谱芯片的局部亮度梯度，垂直于梯度方向的方向为纹理方向。
3.根据权利要求1所述的光强信息提取方法，其中在所述步骤s1中，通过所述光谱芯片对识别物进行成像，获取纹理图像，基于纹理图像识别出所述纹理方向。
4.根据权利要求2或3所述的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法中步骤s2进一步包括：
5.根据权利要求4所述的光强信息提取方法，其中所述光强信息提取方法中步骤s2进一步包括：
6.根据权利要求4所述的光强信息提取方法，其中光强信息提取方法中步骤s3进一步包括：
7.根据权利要求6所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：方勇，张鸿，黄志雷，王宇，
申请(专利权)人：北京与光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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