PickViewer
Renk ölçümleri ve spektral analizler
Kategori
SPEKTRAL GÖRÜNTÜLEME
PickViewer, SpectraPick ile elde edilen kalibre edilmiş verilerin (kolorimetri ve spektrometri) analiz ve raporlamasını gerçekleştiren ve diğer cihazlardan elde edilen verileri de entegre edebilen bir yazılımdır. Haritalama ve benzerlik fonksiyonları sayesinde, noktasal ölçümler (örneğin XRF veya Raman) de entegre edilebilir; bu fonksiyonlar, bir noktasal ölçümün sonucunu haritalama yoluyla tanımlanan tüm bir alana genişletebilir.
PickViewer, çeşitli araç grupları sunar:
Lab renk ölçümü ve bir veya daha fazla pikselin spektral ölçümü ile benzer spektruma sahip öğelerin veritabanında otomatik arama.
Spektral, kolorimetrik veya karma benzerlik temelli eşleme
PCA (Temel Bileşenler Analizi) ve Kümeleme (Kohonen ve k-means haritaları) yoluyla gizli bilgilerin çıkarılması
Spektrumların eklenmesi, silinmesi, birleştirilmesi, içe ve dışa aktarılması işlevlerine sahip Spektrum İmza Veritabanı.
Elde edilen sonuçların otomatik raporlama işlevleri.
Her tür görüntünün içe aktarılması, hizalanması ve dışa aktarılması işlevleri.
Yazılım, SpectraPick tarafından üretilenler gibi birbirleriyle mükemmel şekilde hizalanmış görüntüler üzerinde çalışır ve elde edilen tüm sonuçlar orijinal görüntülerle aynı hizalamayı korur.
Analiz çalışmasının herhangi bir aşamasında, orijinal verileri ve elde edilen sonuçları (Çalışma Alanı) kullanıcının seçtiği bir klasöre kaydedebilirsiniz. Çalışma Alanı bir sonraki açılışta, analiz çalışması kesildiği yerden devam ettirilebilir.
Elde edilen her görüntüleme sonucu, tam çözünürlükte (orijinal görüntülerdeki çözünürlükte) standart formatlara (TIFF 8 ve 16, JPEG, PNG) aktarılabilir. Her türlü görüntüleme verisi, gerekirse hizalama ve yeniden örnekleme işlevlerinden geçirilerek, üzerinde çalışılacak yapılandırılmış bilgi kaynakları haline getirilebilir.
Kullanıcının kullanabileceği işleme araçlarının listesi şöyledir:
-
Kolorimetrik ve radyometrik ölçüm
her bir noktadan, tek bir pikselden keyfi büyüklükte bir kare piksel alanına kadar (akıllı ortalama uygulanarak).
-
ROI kesiti
(ilgilendiğiniz bölge) perspektif düzeltmesi olsun ya da olmasın ve kırpılan alanı yeni bir proje olarak kaydetme imkanı.
-
Harita oluşturma
Belirli bir noktaya benzer noktaların, çeşitli kriterlere göre aranması yoluyla: kolorimetrik, spektral, seçici kanallar (multimetrik), diğer sensörlerden gelen özellikler veya önceki işlemlerin sonuçları (örneğin siyah/beyaz maskeler). Benzerlik hassasiyeti kullanıcı tarafından ayarlanabilir ve harita, zengin bir renk haritası koleksiyonundan kullanıcı tarafından seçilebilen renk skalalarıyla oluşturulur.
-
Temel Bileşenler Analizi (PCA)
herhangi bir ses bandındaki en ufak ilişkileri bile ortaya çıkarmak için; eskizleri, düzeltmeleri ve diğer her türlü gizli bilgiyi ortaya çıkarmak amacıyla.
-
Sahte renkli görüntüler oluşturma
mevcut herhangi bir görüntü verisinin RGB kanallarına atanmasıyla.
-
Kümeleme yoluyla görüntü segmentasyonu
Mevcut verilerin (özelliklerin) herhangi bir kombinasyonuna dayalı olarak ve çıkış düğümlerinin sınıf sayısı ile topolojisi (1B'den 3B'ye kadar) serbestçe seçilebilen Yapay Sinir Ağları temelinde çalışır. Elde edilen sınıflar, yeni sınıflar oluşturmak üzere birleştirilebilir.
-
NDI aracı
(Normalleştirilmiş Fark Endeksi) (AB)/(A+B) şeklinde bir görüntü oluşturmaya olanak tanır; burada A ve B, verilerde bulunan orijinal bant ve kanalların herhangi bir kombinasyonu olabilir.
-
Pigment spektral veritabanı
140'tan fazla pigment ve bunlara ait spektral yansıma değerlerini içeren bir karışım.
-
Spektral benzerlik araması:
Veritabanındaki bir öğeden (pigment) yola çıkarak analiz edilen sahnede onu arayabilir veya tam tersine, sahnedeki bir noktanın spektrumunu okuyup veritabanında en benzer spektrumu arayabilirsiniz.
-
Veritabanına ekleme
kullanıcı tarafından seçilen bir adla, çekilen sahneden çıkarılan bir spektrum.
-
Dışa aktar, içe aktar, birleştir ve düzenle
spektral veritabanları.
PickViewer'ın işlev ve işlem örnekleri
“Humay, Prenses Humayun ile tanışır”
’in Fars sanatının başyapıtı, Louvre Müzesi
