Name: 팔레트와 화가의 기술을 조사하기 위해 하이퍼 스펙트럼 반사 영상 적용 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-06-18T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 5 s
Description: 학습하세요 하이퍼스펙트럼 반사 영상 분석 프로토콜을 사용하여 회화의 붓놀림과 안료 분포를 매핑하는 방법을. Spectral Angle Mapper 알고리즘과 스펙트럼 조작 기법을 활용하면 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 미술 보존 및 임상 영상에 적용할 수 있습니다.

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이 연구는 프로젝트 MOBARTECH의 프레임 워크에서 지역 롬바르디아에 의해 투자되었다: 우나 피아타 포르마 모바일 tecnologica, 인터아티바 e partecipata lo 스튜디오 당, 라 conservazione e 라 valorizzazione 디 베니 스테리코 - 아티스틱 - 라 라이스 라 카르사 e'l'Innovazione.
저자들은 무세오 델 노베센토의 직원들이 현장에서 실험적인 세션과 스튜디오 무세오에 대한 접근을 위해 아소시아지오네 펠리자 다 볼페도에 대한 지원에 감사드립니다.

<ol><li>Picollo, M., et al. Fiber Optics Reflectance Spectroscopy: a non-destructive technique for the analysis of works of art. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPicollo%2C+M+%22Optical+Sensors+and+Microsystems%22">Optical Sensors and Microsystems</a>. , Springer. 259-265 (2002).</li>
<li>Bacci, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-destructive+spectroscopic+investigations+on+paintings+using+optical+fibers%5BTitle%5D)+AND+%22MRS+Online+Proceedings+Library+Archive%22%5BJournal%5D)">Non-destructive spectroscopic investigations on paintings using optical fibers.</a> MRS Online Proceedings Library Archive. 267, (1992).</li>
<li>Liang, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+multispectral+and+hyperspectral+imaging+for+archaeology+and+art+conservation%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+Physics+A%22%5BJournal%5D)">Advances in multispectral and hyperspectral imaging for archaeology and art conservation.</a> Applied Physics A. 106, 309-323 (2012).</li>
<li>Bullock, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reflectance+spectrophotometry+for+measurement+of+colour+change%5BTitle%5D)+AND+%22National+Gallery+Technical+Bulletin%22%5BJournal%5D)">Reflectance spectrophotometry for measurement of colour change.</a> National Gallery Technical Bulletin. 2, 49-55 (1978).</li>
<li>Saunders, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Colour+change+measurement+by+digital+image+processing%5BTitle%5D)+AND+%22National+Gallery+Technical+Bulletin%22%5BJournal%5D)">Colour change measurement by digital image processing.</a> National Gallery Technical Bulletin. , 66-77 (1988).</li>
<li>Appolonia, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Combined+use+of+FORS%2C+XRF+and+Raman+spectroscopy+in+the+study+of+mural+paintings+in+the+Aosta+Valley+%28Italy%29%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+and+Bioanalytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Combined use of FORS, XRF and Raman spectroscopy in the study of mural paintings in the Aosta Valley (Italy).</a> Analytical and Bioanalytical Chemistry. 395, 2005-2013 (2009).</li>
<li>Pouyet, E. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+insights+into+Pablo+Picasso%27s+La+Mis%C3%A9reuse+accroupie+using+X-ray+fluorescence+imaging+and+reflectance+spectroscopies+combined+with+micro-analyses+of+samples%5BTitle%5D)+AND+%22SN+Applied+Sciences%22%5BJournal%5D)">New insights into Pablo Picasso's La Miséreuse accroupie using X-ray fluorescence imaging and reflectance spectroscopies combined with micro-analyses of samples.</a> SN Applied Sciences. 2, 1-6 (2020).</li>
<li>Garofano, I., Perez-Rodriguez, J. L., Robador, M. D., Duran, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+innovative+combination+of+non-invasive+UV-Visible-FORS%2C+XRD+and+XRF+techniques+to+study+Roman+wall+paintings+from+Seville%2C+Spain%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Cultural+Heritage%22%5BJournal%5D)">An innovative combination of non-invasive UV-Visible-FORS, XRD and XRF techniques to study Roman wall paintings from Seville, Spain.</a> Journal of Cultural Heritage. 22, 1028-1039 (2016).</li>
<li>Dupuis, G., Elias, M., Simonot, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pigment+identification+by+fiber-optics+diffuse+reflectance+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+Spectroscopy%22%5BJournal%5D)">Pigment identification by fiber-optics diffuse reflectance spectroscopy.</a> Applied Spectroscopy. 56, 1329-1336 (2002).</li>
<li>Bacci, M., Picollo, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-destructive+spectroscopic+detection+of+cobalt+%28II%29+in+paintings+and+glass%5BTitle%5D)+AND+%22Studies+in+Conservation%22%5BJournal%5D)">Non-destructive spectroscopic detection of cobalt (II) in paintings and glass.</a> Studies in Conservation. 41, 136-144 (1996).</li>
<li>Cosentino, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((FORS+spectral+database+of+historical+pigments+in+different+binders%5BTitle%5D)+AND+%22E-Conservation+Journal%22%5BJournal%5D)">FORS spectral database of historical pigments in different binders.</a> E-Conservation Journal. , 54-65 (2014).</li>
<li>Leona, M., Winter, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fiber+optics+reflectance+spectroscopy%3A+a+unique+tool+for+the+investigation+of+Japanese+paintings%5BTitle%5D)+AND+%22Studies+in+Conservation%22%5BJournal%5D)">Fiber optics reflectance spectroscopy: a unique tool for the investigation of Japanese paintings.</a> Studies in Conservation. 46, 153-162 (2001).</li>
<li>Cheilakou, E., Troullinos, M., Koui, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+pigments+on+Byzantine+wall+paintings+from+Crete+%2814th+century+AD%29+using+non-invasive+Fiber+Optics+Diffuse+Reflectance+Spectroscopy+%28FORS%29%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Archaeological+Science%22%5BJournal%5D)">Identification of pigments on Byzantine wall paintings from Crete (14th century AD) using non-invasive Fiber Optics Diffuse Reflectance Spectroscopy (FORS).</a> Journal of Archaeological Science. 41, 541-555 (2014).</li>
<li>Kubik, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hyperspectral+imaging%3A+a+new+technique+for+the+non-invasive+study+of+artworks%5BTitle%5D)+AND+%22Physical+Techniques+in+the+Study+of+Art%2C+Archaeology+and+Cultural%22%5BJournal%5D)">Hyperspectral imaging: a new technique for the non-invasive study of artworks.</a> Physical Techniques in the Study of Art, Archaeology and Cultural. 2, 199-259 (2007).</li>
<li>Fischer, C., Kakoulli, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multispectral+and+hyperspectral+imaging+technologies+in+conservation%3A+current+research+and+potential+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Studies+in+Conservation%22%5BJournal%5D)">Multispectral and hyperspectral imaging technologies in conservation: current research and potential applications.</a> Studies in Conservation. 51, 3-16 (2006).</li>
<li>Daniel, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hyperspectral+imaging+applied+to+the+analysis+of+Goya+paintings+in+the+Museu+of+Zaragoza+%28Spain%29%5BTitle%5D)+AND+%22Microchemical+Journal%22%5BJournal%5D)">Hyperspectral imaging applied to the analysis of Goya paintings in the Museu of Zaragoza (Spain).</a> Microchemical Journal. 126, 113-120 (2016).</li>
<li>Baronti, S., Casini, A., Lotti, F., Porcinai, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Principal+component+analysis+of+visible+and+near-infrared+multispectral+images+of+works+of+art%5BTitle%5D)+AND+%22Chemometrics+and+Intelligent+Laboratory+Systems%22%5BJournal%5D)">Principal component analysis of visible and near-infrared multispectral images of works of art.</a> Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 39, 103-114 (1997).</li>
<li>Mansfield, J. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Near+infrared+spectroscopic+reflectance+imaging%3A+supervised+vs.+unsupervised+analysis+using+an+art+conservation+application%5BTitle%5D)+AND+%22Vibrational+Spectroscopy%22%5BJournal%5D)">Near infrared spectroscopic reflectance imaging: supervised vs. unsupervised analysis using an art conservation application.</a> Vibrational Spectroscopy. 19, 33-45 (1999).</li>
<li>Clodius, W. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multispectral+and+Hyperspectral+Image+Processing%2C+Part+1%3A+Initial+Processing%5BTitle%5D)+AND+%22Encyclopedia+of+Optical+Engineering%3A+Las-Pho%22%5BJournal%5D)">Multispectral and Hyperspectral Image Processing, Part 1: Initial Processing.</a> Encyclopedia of Optical Engineering: Las-Pho. 2, 1390(2003).</li>
<li>Kruse, F. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+spectral+image+processing+system+%28SIPS%29-interactive+visualization+and+analysis+of+imaging+spectrometer+data%5BTitle%5D)+AND+%22AIP+Conference+Proceedings%22%5BJournal%5D)">The spectral image processing system (SIPS)-interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data.</a> AIP Conference Proceedings. , (1993).</li>
<li>Yang, C., Everitt, J. H., Bradford, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Yield+estimation+from+hyperspectral+imagery+using+spectral+angle+mapper+%28SAM%29%5BTitle%5D)+AND+%22Transactions+of+the+ASABE%22%5BJournal%5D)">Yield estimation from hyperspectral imagery using spectral angle mapper (SAM).</a> Transactions of the ASABE. 51, 729-737 (2008).</li>
<li>Delaney, J. K. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrated+X-ray+fluorescence+and+diffuse+visible-to-near-infrared+reflectance+scanner+for+standoff+elemental+and+molecular+spectroscopic+imaging+of+paints+and+works+on+paper%5BTitle%5D)+AND+%22Heritage+Science%22%5BJournal%5D)">Integrated X-ray fluorescence and diffuse visible-to-near-infrared reflectance scanner for standoff elemental and molecular spectroscopic imaging of paints and works on paper.</a> Heritage Science. 6, 1-12 (2018).</li>
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<li>Zhu, C. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+a+hyperspectral+imaging+system+for+rapid+detection+of+microplastics+down+to+100+%C2%B5m%5BTitle%5D)+AND+%22MethodsX%22%5BJournal%5D)">Optimization of a hyperspectral imaging system for rapid detection of microplastics down to 100 µm.</a> MethodsX. 8, 101175(2021).</li>
<li>Behmann, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Specim+IQ%3A+evaluation+of+a+new%2C+miniaturized+handheld+hyperspectral+camera+and+its+application+for+plant+phenotyping+and+disease+detection%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">Specim IQ: evaluation of a new, miniaturized handheld hyperspectral camera and its application for plant phenotyping and disease detection.</a> Sensors. 18, 441(2018).</li>
<li>Mather, J. Spectral and XYZ Color Functions. MATLAB Central File Exchange. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/7021-spectral-and-xyz-color-functions">https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/7021-spectral-and-xyz-color-functions</a> (2021).</li>
<li>Chen, C. -Y., Klette, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+stitching-Comparisons+and+new+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22International+Conference+on+Computer+Analysis+of+Images+and+Patterns%22%5BJournal%5D)">Image stitching-Comparisons and new techniques.</a> International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns. , (1999).</li>
<li>Tuszynski, J. read_envihdr. MATLAB Central File Exchange. , Available from: 
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<li>Jolliffe, I. T., Cadima, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Principal+component+analysis%3A+a+review+and+recent+developments%5BTitle%5D)+AND+%22Philosophical+Transactions+of+the+Royal+Society+A%3A+Mathematical%2C+Physical+and+Engineering+Sciences%22%5BJournal%5D)">Principal component analysis: a review and recent developments.</a> Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 374, 20150202(2016).</li>
<li>Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((NIH+Image+to+ImageJ%3A+25+years+of+image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis.</a> Nature Methods. 9, 671-675 (2012).</li>
<li>Rinnan, Å, Van Den Berg, F., Engelsen, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Review+of+the+most+common+pre-processing+techniques+for+near-infrared+spectra%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+in+Analytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Review of the most common pre-processing techniques for near-infrared spectra.</a> Trends in Analytical Chemistry. 28, 1201-1222 (2009).</li>
</ol>

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하이퍼스펙트럼 반사도 이미징 데이터 집합은 정보의 큰 저장소입니다. 따라서 데이터를 분석하기 위한 강력하고 자동화된 프로토콜의 개발은 잠재 잠재력을 악용하는 핵심 전환점입니다15,17. 제안된 알고리즘은 회화의 안료의 특성화에 특히 주의를 기울여 문화유산 분야에서 이러한 필요성에 대한 답을 제시합니다. SAM20,21에 기초하여, 알고리즘은 실험 조건의 설정에서 안료의 분포의 평가에 이르기까지 전체 분석 과정에서 사용자를 지원합니다. 알고리즘에는 여전히 완전한 그래픽 인터페이스가 없으며 결과를 볼 수 있는 도구를 제공하지 는 않지만(이 목적을 위해 오픈 소스 소프트웨어가 사용되었으며 재료 테이블을 참조) 데이터 분석에 대한 접근 방식을 조절하기 위해...

반사분광(RS) 및 광섬유 반사분광분면(FORS)은 광원에 의해 조명된 표면에 의해 반사되는 빛의 검출에 기초하여, 일반적으로 텅스텐 할로겐 램프. 획득 시스템의 출력은 채택된 실험 설정의 특성에 따라 달라지는 범위에서 파장의 함수로서 반사도를 모니터링하는 스펙트럼에 의해 구성된다1,2,3. 지난 4년 동안 도입된 RS와 FORS는 일반적으로 X선 형광 및 기타 분광기와 함께 사용되어 예술가들이 걸작6,7,8,9를 실현하는 데 사용하는 재료와 기술을 설명합니다. 반사스펙트럼에 대한 연구는 일반적으로 샘플의 데이터를 개인 또는 공용 데이터베이스에서 사용자가 선택한 참조 스펙트럼 그룹과 비교하여 수행됩니다. 샘플의 실현 기간을 준수하는 참조 스펙트럼과 아티스트의 modus 오페란디와 함께 확인되면, 사용자는 반사 스펙트럼의 주요 특징을 인식 (즉, 전환, 흡수, 반사 밴드1,2,10,11) 다음, 다른 기술의 도움으로6,7,8 그들은 그림에 사용 된 안료를 구별합니다. 마지막으로 그들은 참조와 실험 스펙트럼 사이에 존재하는 약간의 차이점에 대해 설명합니다7,9.
대부분의 경우 실험 데이터 집합은 예술 전문가가 선택한 영역에서 수집한 몇 가지 스펙트럼으로 구성되며 그림6,12,13의 특성화에 중요한 것으로 가정합니다. 사용자의 기술과 경험에도 불구하고, 몇 가지 스펙트럼은 완전히 전체 페인트 표면의 특성을 소진 할 수 없습니다. 또한 분석 결과는 항상 수행자의 전문 지식에 크게 의존할 것입니다. 이 시나리오에서는 하이퍼스펙트럼 반사이미징(HRI3,14,15)이 유용한 리소스가 될 수 있습니다. 몇 가지 격리된 스펙트럼 대신 실험 용 설정은 확장된 부분또는 조사 중인 전체 유물의 반사속성을 반환합니다16. 고립 된 스펙트럼의 인수와 관련하여 두 가지 주요 장점은 분명하다. 한편, 반사 특성의 공간 분포의 가용성은 특이한 보이지 않을 지라도 흥미로운 기능을 숨기는 영역을 식별할 수 있게 해줍니다17. 한편, 하이퍼큐브는 데이터의 통계 분석을 가능하게 할 만큼 높은 스펙트럼을 보장한다. 이러한 사실은 페인팅 된 표면 내에서 안료의 분포의 이해를 지원합니다18,19.
HRI를 사용하면 실험 데이터와 참조를 비교하는 것이 어려울 수 있습니다15. 일반적인 검출기는 최소 256 x 256 스펙트럼의 하이퍼큐브를 반환합니다. 이를 위해서는 사용자가 각 참조에 대해 65,000개 이상의 반사스펙트럼을 평가해야 하며, 합리적인 시간에 수동으로 수행하기가 거의 불가능합니다. 따라서 HRI 데이터 집합을 관리하고 분석하기 위한 자동화된 프로토콜에 대한 요청은 15,17보다 더 높습니다. 제안된 방법은 최소한의 참여와 최대 유연성으로 전체 분석 절차를 처리하여 이러한 필요성에 대한 답을 제공합니다.
집에서 만든 코드 집합(재료 테이블)을 포함하는 알고리즘은 실험 설정으로 반환되는 파일을 읽고 관리하며 구성합니다. 그것은 뷰의 필드 (FOV, 하나의 시야의 영역은 단일 하이퍼 큐브에 의해 모니터링 되는 도장의 영역)의 미세 한 선택을 할 수 있으며, 스펙트럼 앵글 매퍼 (SAM) 방법을 기반으로 데이터의 분석을 수행 (SAM) 방법20,21 원래 스펙트럼의 조작에. SAM은 유사성 맵이라고 하는 잘못된 색상 회색 스케일 이미지를 반환합니다. 이러한 맵의 픽셀 값은 하이퍼큐브에 저장된 스펙트럼과 소위 최종 멤버(EMM, 하이퍼큐브에서 모니터링하는 표면의 특징을 설명해야 하는 참조 스펙트럼 그룹) 사이의 각도인 스펙트럼 각도에 해당합니다. 그림에 적용된 RS의 경우, EMM은 마스터의 팔레트와 일치해야 하는 안료의 반사 스펙트럼입니다. 그들은 작가에 대한 사용 가능한 정보, 그림의 실현 기간, 사용자의 전문 지식을 기반으로 선택됩니다. 따라서 SAM의 출력은 페인팅 표면 위에 이러한 안료의 공간 분포를 설명하고 사용자가 예술가와 그 조직에서 사용하는 자료를 기유할 수 있도록 지원하는 맵 집합입니다. 이 알고리즘은 모든 종류의 참조를 원산지와 독립적으로 사용할 수 있는 가능성을 제공합니다. 참조는 하이퍼큐브 내에서 선택된 특정 분광법일 수 있으며, 데이터베이스에서 나오거나, 다른 표면(예: 안료 샘플 또는 아티스트의 팔레트)에 의해 획득되거나, 임의의 반사 분광법을 사용하여 얻을 수 있거나, FORS가 포함된다.
SAM은 안료를 특성화하는 데 효과적이라는 것이 입증되었기 때문에 사용 가능한 분류 방법 중에서 선호되고 있다(Richard23에 의한 책을 참조하여 주요 사용 가능한 분류 방법에 대한 개요를 갖는). 대신 net24,25에서 자유롭게 사용할 수 있는 많은 도구 중 하나를 채택하는 대신 집에서 만든 프로토콜을 개발하는 아이디어는 실질적인 고려 에 달려 있습니다. 기존 GUI 및 소프트웨어의 효과와 과학적 토대에도 불구하고 단일 도구는 사용자의 모든 요구를 거의 충족하지 않습니다. 도구가 원시 데이터를 포함하는 파일을 관리하지 않기 때문에 입력/출력(I/O) 문제가 있을 수 있습니다. 다른 도구가 원하는 접근 방식을 제공하지 않기 때문에 데이터 분석과 관련하여 문제가 있을 수 있습니다. 여러 데이터 집합의 동시 분석이 지원되지 않기 때문에 데이터 처리에 제한이 있을 수 있습니다. 어쨌든 완벽한 도구가 존재하지 않습니다. 각 메서드는 데이터로 조정해야 하거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 따라서 집에서 만든 프로토콜의 개발이 바람직하다.
제시된 접근 방식은 완전한 분석 방법 세트(비교를 위해, 모바라키와 Amigo24가 제안한 도구 참조)와 관리하기 쉬운 사용자 인터페이스(참조, 비교를 위해 주 및 동료가 사용하는 소프트웨어 25 참조)를 제공하지 않지만, 그 대가로 스펙트럼 데이터 분석의 여전히 과소평가된 측면에 초점을 맞추고 있습니다. 이 접근법의 힘은 이탈리아 밀라노의 무세오 델 노베센토(Museo del Novecento)에서 열리는 캔버스의 상징적인 오일인 주세페 펠리자 다 볼페도(그림 1)의 쿼토 스타토(Quarto Stato)에 적용함으로써 이 접근법의 힘을 보여줍니다. 이 접근 방식에는 홈메이드 코드를 실행해야 하기 때문에 개발자는 임의로 코드 이름과 프로토콜 설명에 사용되는 입력 및 출력 변수를 모두 선택했습니다. 변수의 이름은 사용자가 변경할 수 있지만 입력 및 아웃 변수는 괄호 내에서 각각 작성되어야하며 결국 쉼표와 사각형 괄호 내에서 분리되고 결국 공백으로 분리되어야 합니다. 반대로 코드의 이름은 변경할 수 없습니다.

<table><tbody><tr><td>ImageJ/Fiji</td><td>Specim (Oulo, Finlad)</td><td>N/A</td><td>하이퍼큐브를 획득하는 데 사용되는 휴대용 반사 초분광 카메라</td></tr><tr><td>MATLAB 2019b</td><td>StellarNet Inc (Tampa, Florida, USA)</td><td>N/A</td><td>독립적인 반사 스펙트럼을 획득하는 데 사용되는 휴대용 반사 분광계</td></tr><tr><td>Specim IQ Hyperspectral Camera</td><td>National Institutes of Health (Bethesda, Maryland, USA)</td><td>N/A</td><td>&nbsp; 오픈 소스 Java 이미지 처리 프로그램</td></tr><tr><td>StellarNet BLUE-wave Miniature Spectrometer</td><td>&nbsp; MathWorks (Natick, Massachusset, USA)</td><td>N/A</td><td>프로그램 언어와 수치 컴퓨팅 환경</td></tr></tbody></table>

팔레트와 화가의 기술을 조사하기 위해 하이퍼 스펙트럼 반사 영상 적용

Applying Hyperspectral Reflectance Imaging to Investigate the Palettes and the Techniques of Painters

반사분광법(RS)과 광섬유 반사분광(FORS)은 회화에 특히 주의를 기울여 예술 작품을 조사하는 데 잘 어울리는 기술입니다. 대부분의 현대 박물관은 RS 및 FORS의 본질적인 비 침습성과 함께 유물 표면에서 반사 스펙트럼의 현장에서 수집 할 수있는 연구 그룹 휴대용 장비의 처분에 넣어. 안료 및 페인팅 재료 의 전문가에 의해 수행 비교, 참조 스펙트럼의 데이터베이스와 실험 데이터의 팔레트의 특성과 예술가가 사용하는 기술의 특성을 구동. 그러나 이 방법은 특정 기술이 필요하며, 특히 조사대상 스펙트럼의 수가 하이퍼스펙트럼 반사도 이미징(HRI) 데이터 집합의 경우와 같이 커지면 시간이 많이 소요됩니다. HRI 실험 설정은 반사 스펙트럼스펙트럼에 의해 주어진 스펙트럼 정보를 페인팅된 표면에 스펙트럼의 공간 국소화와 연관시키는 다차원 카메라입니다. 결과 데이터 집합은 처음 두 차원이 페인팅을 통해 스펙트럼을 찾는 3D-큐브(하이퍼큐브 또는 데이터 큐브라고 함)이며 세 번째 차원은 스펙트럼 자체(즉, 검출기의 작동 범위에서 파장의 반사)입니다. 검출기의 기능은 동시에 많은 스펙트럼(일반적으로 각 하이퍼큐브에 대해 10,000개 이상)을 수집하여 HRI 데이터 집합을 대량의 정보 저장소로 만들고 데이터를 분석하기 위한 견고하고 자동화된 프로토콜의 개발의 필요성을 정당화합니다. 데이터 수집을 위해 설계된 절차에 대한 설명 후 하이퍼큐브의 잠재력을 체계적으로 활용하는 분석 방법을 제시합니다. 스펙트럼 앵글 매퍼(SAM)와 수집된 스펙트럼의 조작에 기초하여 알고리즘은 수천 개의 스펙트럼을 처리하고 분석하는 동시에 사용자가 조사 중인 샘플의 기능을 공개하도록 지원합니다. 이 접근법의 힘은 밀라노의 무세오 델 노베센토(이탈리아)에서 열리는 주세페 펠리자 다 볼페도의 상징적인 걸작콰르 토 스타토에 적용함으로써 보여줍니다.

제안된 프로토콜은 HRI 데이터의 관리 및 분석을 위한 흥미로운 기능 집합을 제공합니다. 원시 데이터의 I/O(3.1단계)는 분석 방법을 적용하기 전에 해결해야 하는 첫 번째 문제이며 많은 양의 데이터를 처리할 때 중요한 문제가 될 수 있습니다. 본 경우 원시 데이터에 관한 유일한 작업은 실험 결과를 전용 폴더에 저장하고 판독 코드를 실행할 때 하드 디스크를 탐색하여 선택하는 것입니다(단계 3.1.1). 그 후, 자르기 및 RGB 재구축 코드는 분석될 데이터의 선택(단계 3.1.2)의 구체화를 허용하고 하이퍼큐브 의 획득 시 실험 조건이 제대로 설정되었는지 확인할 수 있습니다(단계 3.1.3, 자세한 내용은 그림 4 및 토론 섹션을 참조).
데이터 큐브를 올바르게 수집한 것으로 확인되면 알고리즘은 SAM analysis20,21(단계 ...

하이퍼스펙트럼 반사도 이미징 하이퍼큐브에는 엄청난 양의 데이터에 놀라운 정보가 포함되어 있습니다. 따라서 데이터 집합을 관리하고 연구하기 위한 자동화된 프로토콜의 요청은 널리 정당화됩니다. 스펙트럼 앵글 매퍼, 데이터 조작 및 사용자 조정 가능한 분석 방법의 조합은 실험 결과를 탐색하기 위한 키 턴을 구성합니다.

Reflectance Spectroscopy (RS) and Fiber Optics Reflectance Spectroscopy (FORS) are well-established techniques for the investigation of works of art with ...

이 프로토콜은 얼굴의 그림 분석과 관련된 새로운 기회를 제공합니다. 전체 데이터 분석 프로세스를 따라 사용자가 단계적으로 지원합니다. 이 프로토콜에는 두 가지 주요 이점이 있습니다.사용자는 자신의 취향에 따라 분석을 조정할 수 있으며, 처음으로 스펙트럼 조작이 도입되어 하이퍼스펙트럼 데이터를 분석했습니다. 과스펙트럼 반사도 이미징은 피부 질환이나 종양 진단을 연구하는 데 성공적으로 사용됩니다. 프로토콜이 반유산 분야에서 태어나더라도 임상 건강 데이터 집합에도 적용될 수 있다.미술 전문가의 지원으로 페인팅 된 표면의 예비 검사를 수행하여 그림의 주요 특징을 식별하십시오. 작가가 사용하는 회화 기법, 캔버스에 페인트의 다양한 브러시 스트로크를 기록하고, 그 크기에 특히 주의를 기울여 브러시 스트로크의 특성을 질적으로 추정합니다. 브러쉬 스트로크가 작가가 사용하는 회화 기술을 모방하여 아티스트가 적용한 것과 유사한 특성을 보여주는 임시 샘플을 만듭니다.하이퍼스펙트럼 데이터를 획득하고 하이퍼큐브의 공간 해상도가 페인팅된 표면의 RGB 이미지에서 다른 브러시 스트로크를 구별할 수 있는지 확인합니다. 테스트 샘플의 표면에 일부 기준 스펙트럼을 수동으로 선택하는 격리된 측정 점 선택 코드인 Run PointSel입니다. 터미널 창에 세미콜론을 포함한 명령선을 입력하고 코드를 실행하려면 enter를 누릅니다.뷰 필드의 2차원 RGB 이미지를 하나씩 표시하는 대화형 창을 클릭하여 측정 점을 선택합니다. 표준 SAM은 전체 스펙트럼을 사용하여 SAM 맵을 추출하기 위해 평가 코드를 매핑하는 SAM_Standard 실행합니다. 터미널 창에 세미콜론을 포함하여 명령줄을 입력한 다음 enter을 눌러 코드를 실행합니다.SAM 맵은 현재 작업 폴더에 PNG 이미지로 저장됩니다. 획득 유사성 맵이 테스트 샘플을 실현하는 데 사용되는 브러시 스트로크의 세부 정보를 표시했는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 테스트 샘플 표면과 획득 장비 사이의 거리를 재조정하여 프로세스를 다시 시작합니다.시험 샘플에 의해 얻어진 평가에 따르면 조사 중인 도장의 표면과 획득 장비 사이의 거리를 설정한다. 하이퍼큐브를 구성, 읽기 및 관리하여 하이퍼스펙트럼 데이터의 IO를 수행합니다. HS FileLister 코드를 실행하여 하이퍼큐브와 관련 정보가 포함된 파일 목록을 알고리즘을 처리할 때 두 변수에 저장합니다.HS_Crop PNG 코드를 실행하여 데이터 분석에 사용할 각 FOV의 부분을 선택합니다. 그런 다음 PointSel 코드를 실행하고 표시된 대화형 창 내에서 클릭하여 참조 스펙트럼을 모니터링된 영역의 표면에 격리된 측정 지점으로 식별합니다. 터미널 창에 세미콜론을 포함한 명령선을 입력하고 레티큘러 셀, Reticular 선택 코드를 실행하려면 enter를 누릅니다.이렇게 하면 참조 스펙트럼을 모니터링된 영역의 표면에 겹쳐진 측정 점의 일반 망상으로 자동으로 선택합니다. 이 선택 방법은 참조 수가 많기 때문에 해석에 매우 시간이 걸립니다. 터미널 창에 세미콜론을 포함한 명령선을 입력하고 Enter를 눌러 SaveImPoint를 실행합니다.이렇게 하면 선택한 측정 지점의 위치가 뷰 필드의 그림에 겹쳐져 있습니다. 외부 참조 가져오기 코드인 Spectra_Importer 실행하여 쿼토 스타토에서 획득한 하이퍼큐브와 독립적으로 데이터 집합 및 데이터베이스의 참조가 포함된 변수를 만듭니다. 스펙트럼은 하이퍼 스펙트럼 카메라로 얻은 것과 관련하여 크기가 다릅니다.SAM 전체 코드를 실행하여 유사성 맵을 평가합니다. 원하는 사전 처리 옵션으로 코드를 대화 상자에 0 또는 하나씩 입력하여 코드를 피드합니다. 0은 스펙트럼 정규화만 요구하거나 정규화 후 스펙트럼이 한 번 파생될 것을 요구합니다.공백으로 구분된 숫자를 입력하여 참조 매트릭스의 원하는 열에 해당하는 이 숫자 시퀀스를 대화 상자에 입력합니다. 계속하려면 Enter를 누릅니다. 데이터를 조작하지 않고 메서드를 0으로 설정합니다.하나는 분석을 시작하기 전에 스펙트럼의 파장 범위의 수동 선택이 고려되어야 하며, 알고리즘은 특정 기준에 따라 그리고 SAM 맵의 평가 전에 데이터를 주문하도록 요구한다. SAM 해석의 최종 멤버를 선택하려면 알고리즘은 일부 격리된 측정 지점을 수동으로 선택하거나 페인팅 표면을 자동으로 샘플링하여 하이퍼큐브 간에 참조 스펙트럼을 검색하여 하나 이상의 FOV 내에서 측정 점을 특정 선택합니다. 이 알고리즘은 또한 휴대용 FORS 소형 분광기에 의해 얻은 것과 같은 외부 스펙트럼과 하이퍼큐브를 비교할 수 있습니다.미리 처리된 참조가 대화형 창에 나타나면 분석할 하나 이상의 파장 간격을 수동으로 선택할 수 있습니다. 자동 선택에서 알고리즘은 원하는 참조 내에서 최대 분산을 계산하고 이 기준에 따라 스펙트럼을 주문합니다. 최대 분산이 제9파장에 대응하는 경우, 각 사전 처리스펙트럼의 제2 성분의 함량은 재배열된 하이퍼벡터의 제1 위치로 이동된다.자동 조작에 따라 알고리즘은 분산 값에 부동 임계값을 적용하고 증가 임계값에서 SAM 맵을 평가하여 n이 임계값으로 가정된 여러 값인 맵 의 총 2개 이상의 집합을 생성합니다. 획득한 유사성 맵은 매핑된 영역의 세부 사항에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다. 샘플과 참조를 비교하는 데 도움이 될 수 있습니다.분석을 사용자 정의하고 스펙트럼을 참조로 악용할 수 있는 가능성은 사용자 지평을 넓히지만 동시에 사용자에게 자신의 선택에 대한 신중한 평가를 요청하므로 이 접근 방식은 스펙트럼 조작을 분석 도구로 사용할 수 있으므로 컴퓨터 비전 및 통계 연구는 이 문제의 가능성에 대한 지식을 심화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Chemistry

화학

우리는 구조적으로 복잡한 물질로 흩어져 빛의 방향으로 공간 변화를 샘플링 비파괴 방법을 제시한다. 동시에 고해상도 이미지와 미세 규모의 방향 기여를 캡처하는 동안 물질이 그대로 유지함으로써, 우리는 총 규모의 산란 행동을 유지합니다. 결과는 생물학 관련 위치와 규모에서 소프트웨어의 시각이다.

생물 재료의 공간적 및 방향성에 따라 변화 광산란 측정

향상된 암시야 현미경 및 스펙트럼 매핑을 통한 초분광 이미징을 통해 기존 방법보다 향상된 속도와 정확도로 조직학적 샘플에서 나노 단위 물질의 스크리닝, 위치 파악 및 식별이 가능합니다. 이 논문의 목표는 조직학적 샘플에서 금속 산화물 나노 입자의 암시야 이미징 및 초분광 매핑 방법을 제공하는 것입니다.

향상된 암시 야 현미경 및 초 분광 매핑하여 조직 학적 샘플에서 금속 산화물 나노 입자의 식별

이 문서는 시뮬레이션 및 시각 시스템에서 적응을 연구하기위한 새로운 방법을 설명한다.

시각 적응을 시각화

뇌 혈류 역학 및 생체 내 쥐의 뇌 조직의 산란 특성의 동시 평가는 종래의 멀티 스펙트럼 확산 반사율 촬상 시스템을 이용하여 설명된다.

대뇌 혈류와의 광 산란 특성을 동시에 평가<em&gt; 생체</em&gt; 다중 스펙트럼 확산 반사 이미징을 이용한 쥐 뇌

실험 프로토콜은 RGB와 hyperspectral 화상 식물 루트 시스템을 성장 하는 토양의 평가 대 한 제공 됩니다. RGB 이미지 시간 시리즈 hyperspectral에서 chemometric 정보 검색의 조합 공장 루트 역학에 대 한 통찰력을 최적화 합니다.

RGB 및 식물 형질 및 생리 적 연구에 대 한 스펙트럼 루트 이미징: 실험적인 체제 및 프로토콜을 이미징

이 프로토콜 확산 분극 분광학의 사용 모 세관 보충물 테스트의 임상 유용성을 개선할 수 있는 방법에 대해 설명 합니다. 확산 반사율 분 광 영상 및 새로운 informatic 끝점을 사용 하 여 건강 한 지원자에서 모 세관 보충물의 과정에 대 한 자세한 분석을 권합니다.

확산 반사율 분광학: 점점 하나의 엄지손가락 아래 모 세관 보충물 테스트

스펙트럼 이미징은 단일 샘플에서 여러 형광 신호를 식별하고 분리하는 신뢰할 수 있는 솔루션이 되었으며 관심 있는 신호를 배경 또는 자동 형광과 쉽게 구분할 수 있습니다. 여기 스캐닝 하이퍼스펙트럼 이미징은 필요한 이미지 수집 시간을 줄이면서 동시에 신호 대 잡음 비를 증가시킴으로써 이 기술을 향상시킵니다.

형광 신호를 효율적으로 구별하기 위한 여기-스캐닝 하이퍼스펙트럼 이미징 현미경 검사법

이 프로토콜의 목적은 연구자들이 다른 물질로 만드는 것에 이어 자가 보고한 감정 반응과 심박수 변동성의 변화를 측정하기 위한 실험을 수행하도록 안내하는 것입니다. 프로토콜은 다양한 행동 조건 및 활동에 사용하기 위해 쉽게 조정할 수 있습니다.

세 가지 다른 예술 재료로 아트메이킹 후 HRV 및 감정의 변화 검토

여기서, 우리는 발광 하이퍼 스펙트럼 이미징 데이터를 얻고 하이퍼 스펙트럼 이미징 시스템을 사용하여 란탄 기반 단결정의 광학 이방성 기능을 분석하는 프로토콜을 제시합니다.

란탄제 기반 분자 단결정에서 광학 이방성 연구를 위한 도구로서의 하이퍼스펙트럼 이미징

우리는 단일 및 복합 열, 가뭄 및 침수 처리에 대한 형태학적 및 생리학적 반응을 결정하기 위해 이미지 기반 표현형 프로토콜을 설계했습니다. 이 접근 방식을 통해 전체 플랜트 수준, 특히 지상 부품에서 초기, 후기 및 복구 반응을 식별할 수 있었고 여러 이미징 센서 사용의 필요성을 강조했습니다.

감자의 단일 및 결합 스트레스에 대한 형태학적 및 생리학적 반응을 결정하기 위한 고처리량 이미지 기반 표현형 분석

학습하세요 하이퍼스펙트럼 반사 영상 분석 프로토콜을 사용하여 회화의 붓놀림과 안료 분포를 매핑하는 방법을. Spectral Angle Mapper 알고리즘과 스펙트럼 조작 기법을 활용하면 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 미술 보존 및 임상 영상에 적용할 수 있습니다.

팔레트와 화가의 기술을 조사하기 위해 하이퍼 스펙트럼 반사 영상 적용

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