Optische Band selektion für die verbesserte Schätzung von Materialanteilen

Abstract

Information provided by hyperspectral images allows to determine material abundances. As major drawbacks, the time-consuming measurement of hyperspectral images and the application of computationally expensive estimation algorithms are required. The use of programmable filters in the optical channel delivers a small number of intensity images which enable to decode material abundance estimates (optical measurement of material abundances). The way of determining these spectral filters influences the accuracy of the estimates. Since we account for the linear mixing model, a band selection is

Detektion von Stoffen in Lebensmitteln mit Hilfe von 3D-Faltungsautoencodern / Detection of substances in food with 3D convolutional autoencoders

“…An dieser Stelle kommen hyperspektrale Aufnahmen mit bis zu mehreren hundert schmalbandigen Wellenlängenkanälen zum Einsatz [5]. Hieraus können mit geeigneten Methoden Rückschlüsse auf die Materialeigenschaften gezogen werden [1,[8][9][10].…”