# 高光谱塑料分类工具

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## 基于高光谱成像和深度学习的微塑料材料分类与识别工具

### 功能特性
- 支持BIL格式高光谱数据读取和处理
- 使用Cellpose/UNet模型进行图像分割和掩膜生成
- 支持9种塑料材料分类识别（ABS、HDPE、LDPE、PA6、PET、PP、PS、PTFE、PVC）
- 二次分类支持（HDPE/LDPE精细区分）
- 背景校正和光谱特征提取
- 自动波长重采样（支持不同波段数的高光谱相机）
- 智能滤纸区域检测
- 输出ENVI标准格式分类结果
- 波段选择工具（基于ANOVA F-score和LDA准则）
- 滤纸背景样本光谱提取工具

### 安装

#### 前置要求
- Python 3.12+
- CUDA (可选，用于GPU加速)
- 足够的内存处理高光谱数据（建议16GB+）
- 固态硬盘（推荐，处理大文件时更高效）

#### 安装步骤
1. 克隆仓库：

    ```bash
    git clone <repository_url>
    cd micro_plastic
    ```

2. 安装依赖：

    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

### 使用方法

#### 主程序：高光谱塑料分类

**基本用法**

```bash
python main.py --bil_path /path/to/input.bil --output_path /path/to/output.dat --model_path /path/to/model.m
```

**参数说明**

| 参数            | 必需 | 默认值                                              | 描述                           |
|-----------------|------|-----------------------------------------------------|--------------------------------|
| `--bil_path`    | 是   | 无                                                  | 输入BIL文件路径                |
| `--output_path` | 是   | 无                                                  | 输出文件路径（.dat格式）       |
| `--model_path`  | 是   | 无                                                  | 主分类模型路径（.m文件）       |

**示例**

```bash
# 基础用法
python main.py --bil_path ./data/input.bil --output_path ./results/output.dat --model_path ./models/svm.m

# Windows系统示例
python main.py --bil_path "C:\Data\test.bil" --output_path "C:\Results\output.dat" --model_path ".\models\svm.m"
```

#### 波段选择工具

基于ANOVA F-score和LDA准则选择最优波段组合，用于假彩色合成：

```bash
python chose_bands.py --csv /path/to/spectral_data.csv --top_k 30 --top_triplets 10
```

**参数说明**

| 参数              | 必需 | 默认值 | 描述                                          |
|-------------------|------|--------|-----------------------------------------------|
| `--csv`           | 是   | 无     | 输入CSV文件（首列为类别，其余为光谱列）       |
| `--top_k`         | 否   | 30     | 预筛选的最佳单波段数量                        |
| `--top_triplets`  | 否   | 10     | 输出的最佳三波段组合数量                      |
| `--map_order`     | 否   | auto   | RGB映射顺序：auto或wavelength_bgr             |

#### 滤纸背景样本提取工具

从滤纸区域提取背景样本光谱（用于构建背景训练数据集）：

```bash
python fliter_sample_spectral.py
```

该脚本需要修改内部路径配置：
- `bil_path_or_folder`: 输入BIL文件或目录路径
- `output_csv_path`: 输出CSV文件路径
- `num_masks`: 每个图像生成的背景样本数量（默认50）
- `rng_seed`: 随机种子，保证可复现性

### 项目结构

```
micro_plastic/
├── main.py                         # 主程序入口（高光谱分类流程）
├── main_batch_nosample.py          # 批量处理版本（无样本生成）
├── mainv1.py                       # 主程序历史版本
├── maintest.py                     # 测试版本
├── chose_bands.py                  # 波段选择工具
├── fliter_sample_spectral.py      # 滤纸背景样本提取工具
├── bil2rgb.py                      # BIL转RGB模块
├── shape_spectral.py               # 光谱与形状特征提取
├── shape_spectral_background.py    # 背景光谱计算
├── extact_shape.py                 # 形状特征提取与背景校正
├── mask.py                         # 图像分割与掩膜生成（Cellpose）
├── onlyspectral_background.py      # 纯光谱背景处理
├── only_mask.py                    # 掩膜处理工具
├── get_glcm.py                     # GLCM纹理特征提取
├── outputs2dataframe.py            # 结果转换为DataFrame
├── 多模型.py                        # 多模型集成工具
├── spectral_shape_class.py         # 光谱形状分类工具
├── classification_model/          # 分类模型库
│   ├── Classification/            # 分类算法
│   │   ├── Cls.py                  # 主要分类接口（SVM/RF/XGB等）
│   │   ├── ClassicCls.py           # 经典机器学习分类器
│   │   ├── ClassicClsHY.py         # 经典分类器（HY版本）
│   │   ├── DeepCls.py              # 深度学习分类器
│   │   ├── CNN.py                  # CNN模型
│   │   ├── CNN_SAE.py              # CNN+SAE模型
│   │   ├── CNN_Transfomer.py       # CNN+Transformer模型
│   │   ├── CNN_HYper.py            # 超参数优化CNN
│   │   ├── CNN_deepseek.py         # DeepSeek优化CNN
│   │   ├── SAE.py                  # 自编码器
│   │   └── *_网格搜索.py            # 网格搜索优化版本
│   ├── WaveSelect/                 # 波段选择算法
│   │   ├── Pca.py                  # 主成分分析
│   │   ├── Spa.py                  # 连续投影算法
│   │   ├── Spa_acc.py              # 加速SPA
│   │   ├── GA.py                   # 遗传算法
│   │   ├── Cars.py                 # CARS算法
│   │   ├── ReliefF.py              # ReliefF算法
│   │   ├── Uve.py                  # UVE算法
│   │   ├── MRMR.py                 # 最大相关最小冗余
│   │   ├── Lar.py                  # LARS算法
│   │   └── centry.py               # 信息熵算法
│   ├── Preprocessing/              # 预处理
│   │   └── Preprocessing.py        # 光谱预处理方法
│   ├── DataLoad/                   # 数据加载
│   │   └── DataLoad.py             # 数据加载接口
│   ├── Evaluate/                   # 评估
│   │   └── RgsEvaluate.py          # 回归评估指标
│   └── Parallel/                   # 并行处理
│       ├── predict_plastic.py      # 塑料分类预测接口
│       └── test.py                 # 测试脚本
├── modelsave/                      # 预训练模型存储
│   └── svm.m                       # 默认SVM分类模型
├── requirements.txt                # 项目依赖
└── README.md                       # 项目说明
```

### 输入输出格式

#### 输入文件格式
- **BIL格式高光谱数据文件** (`.bil`)：Band Interleaved by Line格式
- **HDR头文件** (`.hdr`)：包含图像尺寸、波段数、波长等信息

#### 输出文件格式
- **ENVI分类结果文件** (`.dat`)：分类结果图像
- **ENVI头文件** (`.hdr`)：包含类别定义、像素大小等信息

**输出类别定义**

| 像素值 | 类别名称   | 说明               |
|--------|------------|--------------------|
| 0      | background | 背景/滤纸          |
| 1      | ABS        | 丙烯腈-丁二烯-苯乙烯 |
| 2      | HDPE       | 高密度聚乙烯       |
| 3      | LDPE       | 低密度聚乙烯       |
| 4      | PA6        | 尼龙6              |
| 5      | PET        | 聚对苯二甲酸乙二醇酯 |
| 6      | PP         | 聚丙烯             |
| 7      | PS         | 聚苯乙烯           |
| 8      | PTFE       | 聚四氟乙烯         |
| 9      | PVC        | 聚氯乙烯           |

### 处理流程

1. **输入验证**：检查BIL/HDR文件完整性，验证波段数（需≥160波段）
2. **HDR补齐**：自动添加波长信息（如缺失）
3. **RGB生成**：将BIL数据转换为RGB图像（使用波段9, 59, 159）
4. **图像分割**：使用Cellpose生成微塑料掩膜和滤纸掩膜
5. **特征提取**：提取每个颗粒的光谱特征和形状特征
6. **背景校正**：用滤纸背景光谱对样本光谱进行校正
7. **波长重采样**：如需要，重采样到训练相机波长（237通道）
8. **数据清理**：过滤面积<500像素、轮廓点不足的样本
9. **主分类**：使用SVM等模型进行9类分类
10. **二次分类**：对HDPE/LDPE类别进行精细分类
11. **后处理**：识别并修正类别7/8中的阴影误分类
12. **轮廓收缩**：对轮廓进行1像素腐蚀，避免相邻粘连
13. **结果保存**：输出ENVI格式分类结果

### 分类模型说明

#### 支持的分类器类型

| 模型类型 | 说明                    | 适用场景              |
|----------|-------------------------|----------------------|
| SVM      | 支持向量机              | 小样本、高维特征      |
| RF       | 随机森林                | 通用场景、特征重要性分析 |
| XGBoost  | 极端梯度提升            | 大规模数据、高精度需求  |
| LightGBM | 轻量梯度提升            | 大规模数据、快速训练   |
| CNN      | 卷积神经网络            | 深度特征学习          |
| SAE+CNN  | 堆叠自编码器+CNN        | 无监督预训练+微调     |

#### 波段选择算法

| 算法     | 说明                        |
|----------|-----------------------------|
| PCA      | 主成分分析降维              |
| SPA      | 连续投影算法                |
| CARS     | 竞争性自适应重加权采样      |
| GA       | 遗传算法特征选择            |
| ReliefF  | 基于实例的特征权重算法      |
| UVE      | 无信息变量消除法            |
| MRMR     | 最大相关最小冗余            |

### 依赖库

**核心依赖**
- `numpy` - 数值计算
- `pandas` - 数据处理
- `opencv-python` - 图像处理
- `scikit-learn` - 机器学习
- `torch`/`torchvision` - 深度学习框架
- `spectral` - 高光谱数据处理
- `cellpose` - 细胞/颗粒分割（通过mask.py集成）
- `plantcv` - 植物/颗粒计算机视觉

**其他重要依赖**
- `scipy` - 科学计算
- `matplotlib` - 可视化
- `PyWavelets` - 小波变换
- `joblib` - 模型序列化
- `tqdm` - 进度条
- `xgboost`/`lightgbm`/`catboost` - 梯度提升库

完整依赖列表请查看 `requirements.txt`

### 训练相机波长

模型训练使用的237波段波长范围（912.36nm - 1706.6nm），系统自动进行波长对齐和重采样。

### 常见问题

1. **运行时报错"ModuleNotFoundError"**

    确保已安装所有依赖：`pip install -r requirements.txt`

2. **处理大型文件时内存不足**

    考虑减少处理区域或增加系统内存，建议使用固态硬盘。

3. **BIL文件波段数不足**

    程序需要至少160个波段（用于RGB生成），且推荐237波段以获得最佳分类效果。

4. **分类结果不准确**

    - 检查输入数据质量
    - 确认HDR文件包含正确的波长信息
    - 验证模型与当前数据类型匹配

5. **HDR文件缺少波长信息**

    程序会自动检测并追加默认波长信息，但建议提供完整的HDR文件。

### 开发计划

- [ ] 支持更多高光谱数据格式（如ENVI、TIFF）
- [ ] 添加可视化界面
- [ ] 集成更多深度学习模型
- [ ] 支持在线学习/增量学习
- [ ] 添加更多后处理选项

### 许可证

本项目采用 Creative Commons 非商业许可证 (CC BY-NC 4.0)。

### 联系方式

作者：北京依锐思  
邮箱：[huilai_zhang@126.com](mailto:huilai_zhang@126.com)  
项目地址：[https://github.com/yourusername/micro_plastic](https://github.com/yourusername/micro_plastic)

### 更新日志

#### v1.1.0 (2026-04-14)
- 新增波段选择工具 `chose_bands.py`
- 新增滤纸背景样本提取工具 `fliter_sample_spectral.py`
- 优化波长重采样逻辑，支持更多高光谱相机
- 改进类别7/8的后处理阴影识别算法
- 添加轮廓收缩功能，避免相邻颗粒粘连
- 更新项目文档和结构说明

#### v1.0.0 (2025-08-26)
- 初始版本发布
- 支持BIL格式高光谱数据处理
- 集成Cellpose分割和SVM分类
- 输出ENVI格式分类结果
- 支持9种塑料材料分类