Questo protocollo offre nuove opportunità che coinvolgono l'analisi di dipinti di volti. Supporta gli utenti passo dopo passo lungo l'intero processo di analisi dei dati. Questo protocollo ha due vantaggi principali.
Gli utenti possono personalizzare l'analisi in base alle loro preferenze e, per la prima volta, è stata introdotta la manipolazione dello spettro per analizzare i dati iperspettrali. L'imaging della riflettanza iperspettrale viene utilizzato con successo per studiare la diagnosi di malattie della pelle o tumori. Anche se un protocollo è nato nel campo del contro-patrimonio, può essere applicato anche al set di dati sulla salute clinica.
Con il supporto di esperti d'arte, eseguire un'ispezione preliminare della superficie dipinta per identificare le caratteristiche principali del dipinto. Prendi nota delle tecniche pittoriche utilizzate dall'artista, delle diverse pennellate di vernice sulla tela e stima qualitativamente le caratteristiche delle pennellate con particolare attenzione alle loro dimensioni. Creare campioni ad hoc dove le pennellate mostrano caratteristiche simili a quelle applicate dall'artista imitando la tecnica pittorica utilizzata dall'artista.
Acquisire i dati iperspettrali e verificare se la risoluzione spaziale degli ipercubi è in grado di distinguere le diverse pennellate sulle immagini RGB della superficie dipinta. Eseguire PointSel, il codice di selezione del punto di misura isolato per selezionare manualmente alcuni spettri di riferimento sulle superfici dei campioni di prova. Digitare la riga di comando che include il punto e virgola nella finestra del terminale e premere Invio per eseguire il codice.
Selezionare i punti di misura facendo clic sulla finestra interattiva che una ad una mostra le immagini RGB bidimensionali dei campi visivi. Esegui SAM_Standard, il codice di valutazione delle mappe SAM standard per estrarre le mappe SAM utilizzando l'intero spettro. Digitare la riga di comando, incluso il punto e virgola nella finestra del terminale, quindi premere INVIO per eseguire il codice.
Le mappe SAM vengono salvate come immagini PNG nella cartella di lavoro corrente. Verificare se le mappe di somiglianza ottenute visualizzano i dettagli delle pennellate utilizzate per realizzare i campioni di prova. In caso contrario, riavviare il processo regolando nuovamente la distanza tra la superficie del campione di prova e l'apparecchiatura di acquisizione.
Secondo la valutazione ottenuta dai campioni di prova impostata la distanza tra la superficie del dipinto in esame e l'apparecchiatura di acquisizione. Eseguire l'IO dei dati iperspettrali organizzando, leggendo e gestendo gli ipercubi. Eseguire il codice HS FileLister per memorizzare l'elenco dei file contenenti gli ipercubi e le relative informazioni in due variabili a disposizione dell'algoritmo.
Eseguire il codice PNG HS_Crop per selezionare la porzione di ciascun FOV da utilizzare nell'analisi dei dati. Quindi, eseguire il codice PointSel e fare clic all'interno della finestra interattiva visualizzata per identificare gli spettri di riferimento come punti di misurazione isolati sulla superficie delle aree monitorate. Digitare la riga di comando che include il punto e virgola nella finestra del terminale e premere invio per eseguire ReticularSel, il codice di selezione reticolare.
Questo seleziona automaticamente gli spettri di riferimento come un reticolo regolare di punti di misura sovrapposti alla superficie delle aree monitorate. Questo metodo di selezione rende l'analisi molto dispendiosa in termini di tempo in quanto il numero di riferimenti è elevato. Digitare la riga di comando che include il punto e virgola nella finestra del terminale e premere invio per eseguire SaveImPoint.
In questo modo si salva una posizione nel punto di misurazione selezionato sovrapposta alle immagini dei campi visivi. Eseguire Spectra_Importer, il codice di importazione dei riferimenti esterni per creare una variabile contenente riferimenti da set di dati e database indipendenti dagli ipercubi acquisiti su quarto stato. Si noti che gli spettri hanno dimensioni diverse rispetto a quelli ottenuti con la fotocamera iperspettrale.
Eseguire il codice completo SAM per valutare le mappe di somiglianza. Alimenta il codice con l'opzione di pre-elaborazione desiderata inserendo zero o uno nella finestra di dialogo. Zero per richiedere solo la normalizzazione degli spettri o uno per richiedere che dopo la normalizzazione gli spettri siano derivati una volta.
immettere questa sequenza di numeri corrispondenti alle colonne desiderate della matrice dei riferimenti nella finestra di dialogo digitando i numeri separati da uno spazio bianco. Premere Invio per continuare. Impostare il metodo su zero per evitare manipolazioni dei dati.
Uno per richiedere la selezione manuale degli intervalli di lunghezze d'onda degli spettri da considerare prima di iniziare l'analisi o due per richiedere all'algoritmo di ordinare i dati in base a un criterio specifico e prima della valutazione delle mappe SAM. Per selezionare i membri finali per l'analisi SAM, l'algoritmo recupera gli spettri di riferimento tra gli ipercubi selezionando manualmente alcuni punti di misura isolati o campiona automaticamente la superficie di verniciatura, fornendo una particolare selezione di punti di misura all'interno di uno o più FOV. L'algoritmo può anche confrontare gli ipercubi con spettri esterni come quelli ottenuti da uno spettrometro portatile in miniatura FORS.
Quando i riferimenti pre-elaborati vengono visualizzati in una finestra interattiva, è possibile selezionare manualmente uno o più intervalli di lunghezza d'onda da analizzare. Nella selezione automatica, l'algoritmo calcola una varianza massima all'interno dei riferimenti desiderati e ordina gli spettri in base a questo criterio. Se la varianza massima corrisponde all'ennesima lunghezza d'onda, il contenuto dell'ennesima componente di ogni spettro pre-elaborato verrà spostato nella prima posizione di un ipervettore riorganizzato e così via.
A seguito della manipolazione automatica, l'algoritmo applica una soglia mobile ai valori di varianza e valuta le mappe SAM alla soglia crescente che si traduce in un totale di due n più uno set di mappe dove n è un numero di valori assunti dalla soglia. Le mappe di somiglianza ottenute forniscono nuove informazioni sui dettagli dell'area mappata. Possono aiutare a confrontare i campioni e i riferimenti.
La possibilità di personalizzare l'analisi e di sfruttare qualsiasi spettro come riferimento, amplia gli orizzonti dell'utente ma contemporaneamente chiede all'utente un'attenta valutazione delle proprie scelte Questo approccio consente l'utilizzo della manipolazione dello spettro come strumento di analisi, quindi la visione artificiale e gli studi statistici possono aiutare ad approfondire la conoscenza della possibilità di questa materia.
