基于光谱成像的猪肉新鲜度空间分布预测评价方法

新鲜度指标在像素位置缺乏微观参考值,因此将基于均值光谱的化学计量学模型应用到像素光谱时,无法对指标空间分布预测质量进行直接评价.提出了基于准度和精度的评价方法,以兴趣区域内各像素位置微观预测值的统计均值相对于理化检测值的决定系数和均方根误差作为准度评价指标;根据新鲜度指标的理论允许范围,以TVB-N微观预测值小于零的像...     

基于高光谱成像的肉品检测去条带噪声方法

推扫式高光谱成像系统通常因电荷耦合器件（Charge Coupled Device,CCD）各像元响应不一致而产生条带噪声,该研究以猪肉为研究对象,设计一种基于多块标准反射率板进行逐波段逐像素相对辐射定标的去除条带噪声方法。该方法基于最小二乘法,利用不同反射率标准板的反射率值与CCD输出值,采用多项式拟合出接近于各个波段逐像元真实响应函数的拟合响应函数;选取每一波段图像中的任一像元作为参考,将其余像元与参考像元的拟合响应函数做差,作为其余像元的补偿函数,再采用样本的输出值加补偿值以校正样本。分别采用逐波段逐像素相对辐射定标法和传统矩匹配法对猪肉高光谱图像进行处理,并以四阶标准反射率板各反射区均值与参考值的绝对误差评估反射率校正结果。结果表明,逐波段逐像素相对辐射定法在有效去除条带噪声的同时,不会产生新的噪声,同时能够保持原始图像的灰度分布,校正后图像条带系数最大值比原始图像减少63.5%;相比矩匹配法,反射率误差大幅下降,其中条带系数最大波段（200波段）4个反射区的绝对误差为0.003～0.089,随机抽取波段（300波段）4个反射区的绝对误差为0.009～0.083。该研究为消除条带噪声提供了一种可靠方法,同时为提高后续基于推扫式光谱成像的指标空间可视化精度奠定了良好的基础。     

叶片含水率推扫式高光谱成像去条纹标定法优化

由推扫式高光谱成像系统所采集的图像中会出现特有的条纹噪声,这些噪声会穿过化学计量学模型,最终出现在反映被测指标空间分布情况的可视化预测图中,干扰其空间特征的呈现及解读.以银杏叶含水率为例,基于偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,将经去条纹标定法处理后的图像分别与原始图像及经传统均值滤波增强后的图像进行比较,研究去条纹标...