Was ist hyperspektrale Bildgebung und wofür wird sie gebraucht?

Die konventionelle Bildver—arb˜eitung b˜efa—sst sic™h fa—st a—ussc™hließlic™h mit ein- (Grauwerte) oder dreika—nä—ligen (RGB) Daten. In versc™hiedenen „Tec™hnologiefeldern von zerstörungsfreien P€rüfverfa—hren ü˜ber moderne Kommunik—tions- oder Kamera—tec™hnik ˜bis hin zu neuen ˜bildgeb˜enden T„ec™hnologien der Pharma-, Gesundheits- oder Ernährungsindustrie hab—˜en sic™h die Anforderungen in den letzten Ja—hren jedoc™h grundlegend geändert und die Geräte und Anlagen der nä™chsten Gener—ation erfordern die Ana—lyse von Da—tensätzen mit einer †vielza—hl von Farb- oder ƒSpektra—lka—nälen.

Die Anza—hl der Ka—näle ka—nn dab—˜ei mehrere hundert (Raman- und Near Infrared (NIR) Spektroskopie) oder soga—r mehrere hundertta—usend (MALDI Imaging) erreic™hen, d.h. hyperspektra—le Bildge˜bung erzeugt einen Da—tenwürfel mit zwei ‚Ra—um- und einer mindestens gleic™hwertigen Sƒpektra—lkoordin—ate. Das heißt, dass die Datenmengen im Vergleich zur konventionellen Bildgebung so viel größer sind, dass man diese mit konventionellen Methoden nicht mehr sinnvoll verarbeiten kann.

Das aus diesem Problem entstandene Forschungsgebiet Hyperspectral Imaging ist somit an der Schnittstelle von Mathematik, Informatik und Anwendungswissenschaften angesiedelt.

Was ist Hypermath?

Hypermath ist ein Verbundprojekt, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird um in dem Bereich Hyperspectral Imaging umfangreiche Forschungen zu betreiben. Hierzu arbeiten verschiedene Forschungseinrichtungen mit diversen Partnern aus Medizin und Industrie zusammen, um konkrete Probleme in diesem Forschungsbereich zu lösen und neue Ideen zu entwickeln.

Die Ergebnisse des Projektes werden unter anderem zum theoretischen Verständnis der hyperspektralen Bildgebung als auch zur Entwicklung von neuen Technologien beitragen.