【摘 要】
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纵观高光谱成像在文化遗产科学研究中的历史,该技术已被证明对复杂物质的识别和空间定位是可行的。然而,较高的光谱分辨率以及高维度的数据集增加了从高光谱数据中提取有效信息的困难程度。目前,许多结合化学计量学的数据处理工具已被提出和证明在文物的分析检测中是有效的。但是这些信息处理方案只是针对单一的变量,却始终缺乏一种直接有效的针对多变量的数据处理策略,特别是当我们同时考虑XRF、VIS和NIR的光谱信息时
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纵观高光谱成像在文化遗产科学研究中的历史,该技术已被证明对复杂物质的识别和空间定位是可行的。然而,较高的光谱分辨率以及高维度的数据集增加了从高光谱数据中提取有效信息的困难程度。目前,许多结合化学计量学的数据处理工具已被提出和证明在文物的分析检测中是有效的。但是这些信息处理方案只是针对单一的变量,却始终缺乏一种直接有效的针对多变量的数据处理策略,特别是当我们同时考虑XRF、VIS和NIR的光谱信息时。为此,本文将采用两种数据处理的方式:单变量分析方法和多变量分析方法。数据是从具有不同颜料和粘合剂成分的油画样本中获取的XRF、VIS和NIR的高光谱图像。单变量方法使用单波段选择工具分别提取了XRF、VIS和NIR光谱并进行分析。多变量方法则包括由“Polibrush”软件执行的主成分分析法以及使用“Mask”操作的关联性分析法。所有的数据处理都是在MATLAB软件中进行的。最终,将两种分析方法提供的信息与样本的配方进行比较并判断提取后的信息的完整度以及可信度从而评估该数据处理方案的可行性。
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