Assurer la fidélité spectrale : optimiser la qualité des caméras hyperspectrales

L'imagerie hyperspectrale combine imagerie et spectroscopie. Il y a de nombreuses architectures optiques différentes utilisées pour faire des systèmes hyperspectraux, mais l'objectif final est le même — faire une image où chaque pixel contient de l'information de nombreuses bandes spectrales (de nombreuses couleurs ou longueurs d'onde différentes).

Faire de bons systèmes hyperspectraux n'est pas facile, mais, si vous n'avez que la qualité en tête, votre priorité la plus haute devrait être la fidélité spectrale dans chaque pixel — c.-à-d. le spectre capturé par un pixel est une représentation physique réelle de la scène imageée par ce pixel spécifique. Il y a de nombreux paramètres de qualité clé qui influencent la fidélité spectrale d'un système hyperspectral. L'influence sur la fidélité spectrale des différents paramètres clé-qualité dépend de nombreux facteurs mais, en général, les paramètres les plus importants sont :

• Désenregistrement spatial

• Désenregistrement spectral

• Lumière parasite (straylight)

• F# (nombre d'ouverture)

• Fonction de réponse spectrale

• Paramètres du détecteur

• Stabilité environnementale

Pour évaluer la performance d'un système hyperspectral, nous devons introduire le terme fonction d'étalement de point (PSF). C'est la forme de la courbe d'intensité pour l'énergie qui frappe le détecteur à travers l'optique depuis une source ponctuelle.

Idéalement, dans un système hyperspectral pushbroom, l'échantillonnage spatial est le même pour toutes les bandes. En réalité, cela n'est jamais vrai et résulte en désenregistrement spatial.

Pour une position dans le champ de vision, la forme, taille, et position du centre de gravité pour la PSF devraient être les mêmes à travers toutes les bandes. Un objectif de conception est de rendre la forme et taille de la PSF aussi similaires que possible pour toutes les positions dans le champ de vision. En applications réelles, le désenregistrement spatial lui-même et les différentes sources causant le désenregistrement spatial sont d'une grande importance, et on peut montrer comment différences dans son centre de gravité peuvent compromettre les résultats de traitement de données.

Le désenregistrement spectral est aussi très important pour la fidélité spectrale d'un système hyperspectral. Comme avec le désenregistrement spatial, la forme, taille, et position de la PSF spectrale est importante. Pour éviter l'aliasing spectral, la largeur de la PSF devrait être maintenue proche de deux bandes spectrales, mais dans de nombreuses situations, des optiques plus nettes que cela sont préférées.

Il y a de nombreuses raisons pour faire des optiques nettes par pixel et par bande. Pour tout détecteur donné, avec un pas de détecteur donné, le spectromètre imageur sortira toujours plus d'information avec des optiques nettes. D'un autre côté, échantillonner la PSF avec plus d'un pixel donne plus d'information sur la PSF, mais pour un détecteur donné, cela réduira la résolution du système. Tout système optique donné sortira toujours plus d'information, plus vous avez de pixels par fonction d'étalement de point (PSF).

Il y a beaucoup de compromis quand on décide quel système faire — ou pour l'utilisateur, quels systèmes acheter. La netteté des optiques en est un.

Un autre paramètre clé-qualité est la lumière parasite du système optique. En général, la lumière parasite est de la lumière qui atteint le détecteur depuis des endroits où elle ne devrait pas. Cela peut être dû à des réflexions à l'intérieur de l'optique, diffusion sur surfaces optiques, réflexions sur surfaces mécaniques, etc. L'effet de lumière parasite peut aussi être différent pour différentes gammes spectrales. Il n'y a pas de standard industriel sur comment mesurer la lumière parasite des systèmes hyperspectraux aujourd'hui et différents fournisseurs le font différemment.

La capacité de collecte de lumière de l'optique est généralement un paramètre très important (F# bas). Plus il y a de pixels spatiaux et bandes spectrales dans le système, moins de lumière atteint chaque pixel/bande. Cela signifie qu'un système d'imagerie hyperspectrale haute résolution doit être très sensible à la lumière. Ce paramètre peut varier en importance selon la plateforme. Si le système hyperspectral est déployé sur un avion ou en milieu industriel, la vitesse est généralement un paramètre important et un F# bas est alors très important pour obtenir un bon rapport signal-bruit (SNR) pour toute la gamme spectrale. Inversement, les applications labo peuvent typiquement collecter plus de lumière en utilisant des taux de capture d'image plus lents et en intégrant plus longtemps, ce qui permet plus de flexibilité sur l'ouverture.

Un SNR élevé pour toute la gamme spectrale est un paramètre très important du système hyperspectral et à quel point le SNR est haut dépend de la fonction de réponse spectrale du système entier. Le SNR de pointe ne spécifie que le SNR maximum d'une bande proche de saturation et, donc, ne donne pas toute l'histoire. Il faudrait aussi connaître l'efficacité quantique totale du système entier en fonction de la longueur d'onde. Pour fournir une information utile, la courbe SNR doit être spécifiée pour une radiance d'entrée donnée et un temps d'intégration/exposition donné (et opérationnellement réaliste/pertinent).

Le détecteur est une partie importante des systèmes hyperspectraux et, dans de nombreux cas, définit l'objectif de conception des systèmes optiques. La gamme spectrale SWIR (900-2500nm) a un nombre très limité de détecteurs disponibles et le prix augmente drastiquement avec l'augmentation du nombre de pixels du détecteur. C'est un scénario où l'optique est conçue pour le détecteur et habituellement conçue pour être aussi nette que possible.

Pour la gamme VNIR (400-1000nm) il y a beaucoup de détecteurs disponibles et le détecteur qui a le plus de sens pour le système optique peut être choisi. Pour les deux gammes VNIR et SWIR, il y a de nombreux paramètres du détecteur qui sont d'une grande importance. Ce sont la capacité de puits plein, plancher de bruit, modes de lecture, vitesse de lecture, pas de pixel, efficacité quantique en fonction de la longueur d'onde, et bien d'autres. Le marché des détecteurs change constamment, et il est important pour les fabricants hyperspectraux de suivre le marché des détecteurs pour intégrer les meilleurs détecteurs disponibles.

Les procédures et standards de calibration utilisés (incluant précisions) devraient être disponibles pour les utilisateurs et avoir une calibration radiométrique traçable aux standards NIST ou PTB (ou similaires) est, donc, très important.

Tout système hyperspectral doit maintenir une calibration radiométrique et spectrale stable et précise en dehors d'un environnement contrôlé. Cela ne sert à rien d'avoir un système parfaitement calibré sortant de l'usine s'il n'est pas stable et valide après transport et pendant opérations. Cela signifie que la calibration spectrale, radiométrique, et géométrique doit être stable dans différentes températures, pressions, et sous vibrations lourdes, afin d'assurer que le système fournira des résultats répétables et fiables sous conditions exigeantes, comme opérations UAV.

Il est très difficile de discriminer différents systèmes hyperspectraux depuis les fiches techniques de haut niveau des fournisseurs. En comparant systèmes de différents fabricants (ou différents modèles du même fabricant), un rapport détaillé spécifiant les paramètres susmentionnés pour ce modèle de caméra particulier devrait être fourni par le fournisseur. De plus, il est conseillé de demander des données d'échantillon d'une scène pertinente pour l'application de l'utilisateur.

Il y a actuellement une action pour faire un standard commun pour caractériser les caméras hyperspectrales, organisée par IEEE. HySpex soutient et est fortement impliqué dans ce groupe, visant à rendre les offres plus transparentes pour les utilisateurs finaux de systèmes d'imagerie hyperspectrale.

Cet article a été écrit par Trond Løke, CEO, Norsk Elektro Optikk, AS (Oslo, Norvège). Pour plus d'informations, contactez cet email protégé, ou visitez .

Références

1. https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/8706/1/Resampling-in-hyperspectral-cameras-as-an-alternative-to-correcting-keystone/10.1117/12.2015491.short
2. https://www.spiedigitallibrary.org/journals/Optical-Engineering/volume-59/issue-08/084103/Spatial-misregistration-in-hyperspectral-cameras-lab-characterization-and-impact/10.1117/1.OE.59.8.084103.full?SSO=1
3. https://www.hyspex.com/keystone/
4. https://www.hyspex.com/sharp_optics_many_pixels/
5. https://www.hyspex.com/scientific_grade_uav/
6. https://www.hyspex.com/quality_vs620/
7. https://standards.ieee.org/project/4001.html