University of Jyväskylä | JYX Digital Repository

  • English  | Give feedback |
    • suomi
    • English
 
  • Login
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
View Item 
  • JYX
  • Opinnäytteet
  • Väitöskirjat
  • View Item
JYX > Opinnäytteet > Väitöskirjat > View Item

Computational methods for hyperspectral imaging using Fabry–Perot interferometers and colour cameras

Thumbnail
View/Open
13.Mb

Downloads:  
Show download detailsHide download details  
Published in
JYU dissertations
Authors
Eskelinen, Matti
Date
2019

 
Recent research into new technologies for hyperspectral imaging has produced small imagers capable of very fast capture of spectral and spatial information. A design based on an electronically tunable Fabry–Perot interferometer combined with existing camera technology has been developed by VTT and is being utilized in novel applications, such as drone based and handheld hyperspectral imaging. The design allows very fast capture of hyperspectral image cubes with great spatial resolution using either a monochromatic or a colour filter array image sensor. The latter allows imaging speed and wavelength range to be further extended by computing multiple narrowband images from a single exposure. This research describes the process of computing spectroscopic data using these types of imagers and introduces software tools developed by the author for this purpose. The included articles present solutions developed during the research for building analysis software for hyperspectral imaging using high level languages. They also document computational challenges that need to be considered when utilizing colour filter arrays for hyperspectral imaging and demonstrate the feasibility of this type of imager for use in drone based imaging and laboratory conditions. The software libraries produced during the research are made publicly available under free licenses to facilitate development of new hyperspectral imaging applications using this technology. Keywords: Hyperspectral imaging, colour filter array, Fabry–Perot interferometer, software development, data analysis, machine learning ...
 
Viime aikoina uusiin hyperspektrikuvantamisen teknologioihin kohdistunut tutkimus on tuottanut nopeita ja pieniä spektrikameroita. Suomessa VTT on kehittänyt sähköisesti ohjattavia Fabry–Perot -interferometrejä ja olemassaolevia kamerateknologioita yhdistäviä spektrikameroita, joita on sovellettu uusissa lennokkipohjaisissa ja käsivaraisissa spektrikuvantamisalustoissa. Tekniikalla voidaan kuvata spektrikuutioita nopeasti käyttämällä joko monokromaattisia tai värisuodattimilla varustettuja kamerakennoja. Jälkimmäisten avulla useita aallonpituuskaistoja voidaan kuvata yhdellä valotuksella, mikä lisää kuvantamisnopeutta ja kasvattaa kuvattavissa olevaa aallonpituusaluetta. Tämä teos käy läpi tekijän tähän tarkoitukseen kehittämät menetelmät ja ohjelmistotyökalut. Liitetyissä artikkeleissa esitellään tutkimuksen aikana kehitettyjä ratkaisuja spektridataa analysoivien ohjelmistojen rakentamiseen käyttäen korkean tason ohjelmointikieliä. Tämän lisäksi artikkeleissa käydään läpi laskennallisia haasteita, joita värisuodattimilla varustettujen kennojen käyttö tässä yhteydessä aiheuttaa, ja osoitetaan niillä toteutettujen kameroiden soveltuvuus lennokki- ja laboratoriosovelluksissa. Tutkimuksessa tuotettujen ohjelmistojen avoimella julkaisulla pyritään edesauttamaan teknologian käyttöä tulevissa hyperspektrikuvantamisen sovelluksissa. Avainsanat: Hyperspektrikuvantaminen, värisuodatinmatriisi, Fabry–Perot interferometri, ohjelmistokehitys, data-analyysi, koneoppiminen ...
 
ISBN
978-951-39-7967-6
Contains publications
  • Artikkeli I: Honkavaara, E., Eskelinen, M., Pölönen, I., Saari, H., Ojanen, H., Mannila, R., . . . Pulkkanen, M. (2016). Remote Sensing of 3-D Geometry and Surface Moisture of a Peat Production Area Using Hyperspectral Frame Cameras in Visible to Short-Wave Infrared Spectral Ranges Onboard a Small Unmanned Airborne Vehicle (UAV). IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 54 (9). DOI: 10.1109/TGRS.2016.2565471
  • Artikkeli II: Eskelinen, M. (2017). Software Framework for Hyperspectral Data Exploration and Processing in MATLAB. In E. Honkavaara, B. Hu, K. Karantzalos, X. Liang, R. Müller, E. Nocerino, . . . , & P. Rönnholm (Eds.), ISPRS SPEC3D 2017 : Frontiers in Spectral imaging and 3D Technologies for Geospatial Solutions (pp. 47-50). International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-3-W3-47-2017
  • Artikkeli III: Annala, L., Eskelinen, M., Hämäläinen, J., Riihinen, A., & Pölönen, I. (2018). Practical Approach for Hyperspectral Image Processing in Python. In J. Jiang, A. Shaker, H. Zhang, X. Liang, B. Osmanoglu, U. Soergel, . . . K. Komp (Eds.), ISPRS TC III Mid-term Symposium “Developments, Technologies and Applications in Remote Sensing” (pp. 45-52). International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-3-45-2018
  • Artikkeli IV: Trops, R., Hakola, A.-M., Jääskeläinen, S., Näsilä, A., Annala, L., Eskelinen, M., . . . Rissanen, A. (2019). Miniature MOEMS hyperspectral imager with versatile analysis tools. In W. Piyawattanametha, Y.-H. Park, & H. Zappe (Eds.), Proceedings of SPIE Volume 10931 : MOEMS and Miniaturized Systems XVIII; 109310W (pp. 109310W). SPIE, The International Society for Optical Engineering. DOI: 10.1117/12.2506366
  • Artikkeli V: Eskelinen, M., & Hämäläinen, J. (2019). Dangers of Demosaicing : Confusion From Correlation. In WHISPERS 2018 : 9th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing, Evolution in Remote Sensing. IEEE. DOI: 10.1109/WHISPERS.2018.8747204
Keywords
spektrikuvaus kuvankäsittely ohjelmistokirjastot ohjelmistokehitys analyysimenetelmät koneoppiminen hyperspectral imaging colour filter array Fabry-Perot interferometer software development data analysis machine learning
URI

http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-39-7967-6

Metadata
Show full item record
Collections
  • JYU Dissertations [127]
  • Väitöskirjat [3039]

Related items

Showing items with similar title or keywords.

  • Discovering knowledge in various applications with a novel hyperspectral imager 

    Pölönen, Ilkka (University of Jyväskylä, 2013)
  • Miniature MOEMS hyperspectral imager with versatile analysis tools 

    Trops, Roberts; Hakola, Anna-Maria; Jääskeläinen, Severi; Näsilä, Antti; Annala, Leevi; Eskelinen, Matti; Saari, Heikki; Pölönen, Ilkka; Rissanen, Anna (SPIE, The International Society for Optical Engineering, 2019)
    The Fabry-Perot interferometers (FPI) are essential components of many hyperspectral imagers (HSI). While the Piezo-FPI (PFPI) are still very relevant in low volume, high performance applications, the tunable MOEMS FPI ...
  • Piecewise anomaly detection using minimal learning machine for hyperspectral images 

    Raita-Hakola, A.-M.; Pölönen, I. (Copernicus Publications, 2021)
    Hyperspectral imaging, with its applications, offers promising tools for remote sensing and Earth observation. Recent development has increased the quality of the sensors. At the same time, the prices of the sensors are ...
  • Hyperspectral Imaging of Macroinvertebrates : a Pilot Study for Detecting Metal Contamination in Aquatic Ecosystems 

    Salmelin, Johanna; Pölönen, Ilkka; Puupponen, Hannu-Heikki; Hämäläinen, Heikki; Karjalainen, Anna; Väisänen, Ari; Vuori, Kari-Matti (Springer Netherlands, 2018)
    The applicability of spectral analysis in detection of freshwater metal contamination was assessed by developing and testing a novel hyperspectral imaging (HSI) application for aquatic insect larvae (Trichoptera: ...
  • Minimal learning machine in hyperspectral imaging classification 

    Hakola, Anna-Maria; Pölönen, Ilkka (SPIE, 2020)
    A hyperspectral (HS) image is typically a stack of frames, where each frame represents the intensity of a different wavelength of light. Each spatial pixel has a spectrum. In the classification of the HS image, each spectrum ...
  • Browse materials
  • Browse materials
  • Articles
  • Conferences and seminars
  • Electronic books
  • Historical maps
  • Journals
  • Tunes and musical notes
  • Photographs
  • Presentations and posters
  • Publication series
  • Research reports
  • Research data
  • Study materials
  • Theses

Browse

All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics
  • How to publish in JYX?
  • Self-archiving
  • Publish Your Thesis Online
  • Publishing Your Dissertation
  • Publication services

Open Science at the JYU
 
Data Protection Description

Accessibility Statement

Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.
Open Science Centre