Ce protocole offre de nouvelles opportunités impliquant l’analyse de peintures de visages. Il soutient les utilisateurs étape par étape tout au long du processus d’analyse des données. Ce protocole présente deux avantages principaux.
Les utilisateurs peuvent adapter l’analyse en fonction de leurs préférences et, pour la première fois, la manipulation du spectre a été introduite pour analyser les données hyperspectrales. L’imagerie par réflectance hyperspectrale est utilisée avec succès pour étudier les maladies de la peau ou le diagnostic des tumeurs. Même si un protocole est né dans le domaine du contre-héritage, il peut également être appliqué à un ensemble de données cliniques sur la santé.
Avec le soutien d’experts en art, effectuez une inspection préliminaire de la surface peinte pour identifier les principales caractéristiques de la peinture. Notez les techniques picturales utilisées par l’artiste, les différents coups de pinceau de peinture sur la toile, et estimez qualitativement les caractéristiques des coups de pinceau avec une attention particulière à leur taille. Créez des échantillons ad hoc où les coups de pinceau présentent des caractéristiques similaires à celles appliquées par l’artiste en imitant la technique picturale utilisée par l’artiste.
Acquérez les données hyperspectrales et vérifiez si la résolution spatiale des hypercubes peut distinguer les différents coups de pinceau sur les images RVB de la surface peinte. Exécutez PointSel, le code de sélection de point de mesure isolé pour sélectionner manuellement certains spectres de référence sur les surfaces des échantillons de test. Tapez la ligne de commande, y compris le point-virgule dans la fenêtre du terminal et appuyez sur Entrée pour exécuter le code.
Sélectionnez les points de mesure en cliquant sur la fenêtre interactive qui affiche une par une les images RVB bidimensionnelles des champs de vision. Exécutez SAM_Standard, le code d’évaluation des cartes SAM standard pour extraire les cartes SAM à l’aide de l’ensemble des spectres. Tapez la ligne de commande, y compris le point-virgule dans la fenêtre du terminal, puis appuyez sur Entrée pour exécuter le code.
Les cartes SAM sont enregistrées en tant qu’images PNG dans le dossier de travail actif. Vérifiez si les cartes de similarité d’obtention affichent les détails des coups de pinceau utilisés pour réaliser les échantillons de test. Si ce n’est pas le cas, redémarrez le processus en réajustant la distance entre la surface de l’échantillon d’essai et l’équipement d’acquisition.
Selon l’évaluation obtenue par les échantillons d’essai, définissez la distance entre la surface de la peinture étudiée et l’équipement d’acquisition. Effectuer l’E/S des données hyperspectrales en organisant, lisant et gérant les hypercubes. Exécutez le code HS FileLister pour stocker la liste des fichiers contenant les hypercubes et les informations associées dans deux variables à la disposition de l’algorithme.
Exécutez le code PNG HS_Crop pour sélectionner la partie de chaque champ de vision à utiliser dans l’analyse des données. Ensuite, exécutez le code PointSel et cliquez dans la fenêtre interactive affichée pour identifier les spectres de référence en tant que points de mesure isolés sur la surface des zones surveillées. Tapez la ligne de commande, y compris le point-virgule dans la fenêtre du terminal, puis appuyez sur Entrée pour exécuter ReticularSel, le code de sélection Reticular.
Cela sélectionne automatiquement les spectres de référence comme un réticulum régulier de points de mesure superposés à la surface des zones surveillées. Cette méthode de sélection rend l’analyse très longue car le nombre de références est important. Tapez la ligne de commande, y compris le point-virgule dans la fenêtre du terminal, puis appuyez sur Entrée pour exécuter SaveImPoint.
Cela permet d’enregistrer un emplacement au point de mesure sélectionné superposé aux images des champs de vision. Exécutez Spectra_Importer, le code importateur de références externes pour créer une variable contenant des références provenant d’ensembles de données et de bases de données indépendantes des hypercubes acquis sur quarto stato. Notez que les spectres ont une taille différente de celles obtenues avec la caméra hyperspectrale.
Exécutez le code complet SAM pour évaluer les cartes de similitude. Alimentez le code avec l’option de prétraitement souhaitée en entrant zéro ou un dans la boîte de dialogue. Zéro pour exiger la normalisation des spectres seulement ou un pour exiger qu’après la normalisation les spectres soient dérivés une fois.
entrez cette séquence de nombres correspondant aux colonnes souhaitées de la matrice de références dans la boîte de dialogue en tapant les nombres séparés par un espace blanc. Appuyez sur Entrée pour continuer. Définissez la méthode sur zéro pour aucune manipulation des données.
Un pour exiger une sélection manuelle des gammes de longueurs d’onde des spectres à considérer avant de commencer l’analyse ou deux pour exiger que l’algorithme ordonne les données en fonction d’un critère spécifique et avant l’évaluation des cartes SAM. Pour sélectionner les extrémités de l’analyse SAM, l’algorithme récupère les spectres de référence parmi les hypercubes en sélectionnant manuellement certains points de mesure isolés ou échantillonne automatiquement la surface de peinture, fournissant une sélection particulière de points de mesure dans un ou plusieurs FOV. L’algorithme peut également comparer les hypercubes avec des spectres externes comme ceux obtenus par un spectromètre miniature FORS portable.
Lorsque les références prétraitées apparaissent dans une fenêtre interactive, un ou plusieurs intervalles de longueur d’onde à analyser peuvent être sélectionnés manuellement. Dans la sélection automatique, l’algorithme calcule une variance maximale dans les références souhaitées et ordonne les spectres en fonction de ce critère. Si la variance maximale correspond à la nième longueur d’onde, le contenu de la nième composante de chaque spectre prétraité sera déplacé vers la première position d’un hypervecteur réarrangé et ainsi de suite.
Suite à la manipulation automatique, l’algorithme applique un seuil flottant aux valeurs de variance et évalue les cartes SAM au seuil croissant, ce qui donne un total de deux n plus un ensembles de cartes où n est un nombre de valeurs supposées par le seuil. Les cartes de similarité obtenues fournissent de nouvelles informations sur les détails de la zone cartographiée. Ils peuvent aider à comparer les échantillons et les références.
La possibilité de personnaliser l’analyse et d’exploiter n’importe quel spectre comme référence, élargit les horizons de l’utilisateur mais demande simultanément à l’utilisateur une évaluation minutieuse de ses choix Cette approche permet l’utilisation de la manipulation du spectre comme outil d’analyse, donc la vision par ordinateur et les études statistiques peuvent aider à approfondir les connaissances sur la possibilité de cette question.
