综述：从应用和技术两个方面聚焦你的论文点，引言写完之后，怎么样，在速度上或者精度上有所提高。
单个波长通过组织，多光谱的信息表现在哪些方面？如果没有散射，多光谱的信息就表现在纹理上了。因为有散射，它的纹理就模糊了，但散射也代表一个信息。所以一个多光谱图像的信息，每张图，每个波长的图它的信息，通常很少有很清晰的纹理或者特征点，线，这些基本上没有。看过去就是一种渐晕的过程，逐渐变化的。是由于散射引起的。
做任何一个测量，或者任何一个处理，从信号而言，都是要问是什么携带它的信息，调幅波是幅度携带它的信息。调频波是在频带上携带信息，一个图像他主要的信息，不在于图像点的绝对值，而是有可能水涨船高的，也不在于你去乘一个系数，让它变得很亮，简单的线性变换不会增加信息，有可能让你容易理解，找到信息。
噪声，一类是噪声一类是干扰，（干扰源，干扰途径，被干扰对象）要解决干扰就三个途径：赶走干扰源（电源）；远离隔离；增强抗干扰能力；增强信噪比
图像和光谱一样是有比例关系确定的，而并不是绝对值确定的。
0-255的灰阶的图像，去乘一个数，加一个数，其实不改变图像的关系。用电脑屏幕看时会导致失真，因为它只显示0-255的范围。
做计算机图像处理，要尽可能保护它原来的灰阶。
散射越强，对比度就越差，在有异质体到没有异质体或者离异质体比较远的地方，它的灰阶一定是个逐步变化的过程，而且本底组织像乳腺，里面有脂肪也是有散射的。那某些组织结构，比如肿瘤，血管，小叶增生等，乳腺组织里面的一些部分，非脂肪类部分它的透射特性不一样，散射特性也不一样，这就构成可以构成1我可以利用的信息。这种散射破坏图像的清晰度，
目前，临床上使用的是红外光透射，可以继续发展多波长红外光透射（可能的前景）红外摄像头，一秒钟进一千帧。
强散射对于单幅图像的强散射，两点要弄明白，一是图像的精度，，二是图像的信息。
对单幅图像，精度越高，分析也就越准确。但是如果分辨率不到，精度肯定到不了。图像的灰阶不够，图像精度肯定也不够。清晰分两个部分（空间分布细节，灰阶细节）
对于一个图像，由于散射存在，使得没有清晰地轮廓，但在某一方面，只要图像精度足够高，散射可以用来判断识别
散射去表征：一维，微积分的发明可以以动态的眼光看问题，微分就是差值，变换量，积分就是累计，从异质体到旁边应该是个渐晕的过程，渐晕的速度，是有暗变亮的的速度，
表达渐晕的速度：一个是梯度，一个是水平带的方式。类似质心的方法，这一片区域，它的中心在什么地方？或者说相对均匀的块按照水平等高线做一些不同的图像，两帧之间怎么去配准。
对于单波长的图像处理方法要具有透射图像特点的处理方法，找参考文献找类似的参考文献，比如红外图像也没有清理的纹理图像，它的处理方法就可以借鉴。
对于单频的图像处理，可以把这个波长再做微分的图，积分的图，梯度图，把一个图可以通过微分积分可以把某些特征给提取出来，和其他不一样的特征，渐晕过程：刚开始梯度变化肯定很剧烈，到后面变化比较慢，由于散射不一样，这个梯度一定是有不一样的，由于物质不一样，波长不一样，这些都不一样。一张图可以变化多少张图？比如说一维信号，你可以找微分值最大的点，也可以找微分值最小的点，二阶导数等于零的点，二阶导数最大的点等等，在图像里面怎么去体现这些，微分有这个好处：它与基础的光的值没有关系，它会把数据量压缩到很小的量，通过帧累加一万帧把256等分的灰阶增加到两位十进制数，变成两万五千多的灰阶值。但做了差分，只要保留两位十进制数，就会挺好。
首先微分把基础水平的部分给扣掉了，做简单的线性变换不会带来更多的东西，但这种一个图像一定是多个像素点之间的关系，而不是这一点的绝对值。我有十个八个基本上或者都是全暗的，基本上是本底噪声的水平，说明这肯定是个异质体。或者反过来，在成像的时候，还没有把一片黑色或者属于零的区别开，说明检测图像的灵敏度还要改，还要加。比如说，增加帧累加，增加光强，增强图像传感器的灵敏度。
下次做实验时候，有可能满足奈奎斯特定律，比如说用240帧还是120帧，甚至用64帧，去对比不同的所得到的多光谱图像的质量如何？
图像的检测：采样频率的倍数不需要太高
现在的相机不是d的脉冲采样，，它设有一个宽度，
当你想的时候别人也在想，当你把它说出来做出来了，这就是论文。
想明白了就去做，想不明白了也去做，做完了也许就想明白了。
多个图的信息融合可通过神经网络深度学习去做也可以通过某个计算公式去做，把两个图相邻的点去怎么做。把不同的波长的去比值关系，实际上得到两个图，可以去划分某个异质体。做完梯度图，把多个波长的原图和梯度图的信息融合（神经网络，计算公式）起来，
把整张图像切成一个个区域，，是多个波长及多个波长派生出来的图去跑程序，这样提高速度。
扫描式
正交调制，或者三个相位调制，用调相的方法。一般移相九十度，四相位调制？
一个图像处理就是一个像素点，点与点之间的关系，但是又不要太拘泥于一个点，一个点它可能就是噪声，而是一定大小区域所表现出来的性质。不太适合纹理分析，比较适合这种渐晕。逐渐变化的过程，这个梯度就反应不同的波长，不同的组织。特别是靠近异质体的区域，它的变化过程就跟异质体的大小，异质体的光学特性，本体组织的特性都有关。这是对每一个波长的图像来说。不要展开整幅图，而是局部图。
多波长信息融合，既要覆盖穷尽所以边缘信息，多光谱及它们的派生图融合起来。
信息异质体特征的提取，除开纹理，把它的范围画出来，通过找这个区域的中心点的位置，若干个像素点的波长上的光谱比例关系，去对不同的异质体进行定帧。
在相机的光谱灵敏度，红光会把黄光，蓝光带进去。
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