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| 基于高光谱成像的鲜桃虫害检测特征向量的选取 | |
| 作者单位： | ;1.滁州学院地理信息与旅游学院 |
| 摘 要： | 本文采用阈值分割和主成分分析方法对高光谱图像进行处理,以得到虫害区域分割结果。然后选取2个特征波长作为光谱特征,提取4个纹理参数作为纹理特征,并将其优化组合成4组特征向量。利用BP神经网络进行鲜桃虫害检测。结果表明,667nm和746nm波段的光谱反射值的光谱特征和270°方向的能量、对比度、熵、相关性的纹理特征的组合为鲜桃虫害检测的最优特征向量,果实识别正确率为100%。 |
| 关 键 词： | 高光谱成像 无损检测 图像处理 主成分分析 光谱特征 |
Feature Vectors Selection for Fresh Peach Pest Detection Based on Hyperspectral Imaging |
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| Keywords: | |