基于无人机高光谱影像的建筑垃圾分类研究

建筑垃圾“围城”已经成为现阶段城市环境治理面临的主要问题,严重制约了城市生态环境的可持续发展,做好建筑垃圾的分类对保护城市水资源、提高城市土地利用率、提升居民生活质量意义重大。该研究将GaiaSky-mini 2推扫式机载高光谱成像仪（400～1 000 nm）搭载在经纬M600Pro无人机上,选择晴朗无风的试验环境,实时获取研究区高光谱遥感影像。对采集的研究区高光谱遥感影像进行几何校正、图像裁剪、辐射校正等预处理;将研究区内地物分为背景地物和建筑垃圾两大类,其中背景地物包括芦苇、蒿子、水体、阴影、裸土和柏油路,建筑垃圾包括白色塑料、防尘布、地基渣土和瓦砾砂石;基于影像像元选取样本点,分别提取研究区内6种背景地物和4种建筑垃圾的光谱信息,制作光谱曲线,并依据光谱特征差异,选取特征波段,通过波段计算统计并选取合理阈值,利用决策树分类法实现背景地物的分离和建筑垃圾的识别提取;针对不同类别的背景地物和建筑垃圾分别选取验证样本点,对背景地物的分离结果和建筑垃圾的识别结果进行精度评价。结果表明,背景地物和建筑垃圾总体识别精度为85.91%,Kappa系数为0.845;针对建立的背景地物分离决策树,6种背景地物的分类效果均较好,其中芦苇、柏油路和裸土的生产者精度为95%,整体能较好的将背景地物分离;针对建立的建筑垃圾识别决策树,防尘布和瓦砾砂石的生产者精度为95%,白色塑料和地基渣土的生产者精度为90%,能精确的提取研究区内的建筑垃圾。研究表明决策树分类法在无人机高光谱遥感影像中实现建筑垃圾的识别与提取具有很好的分类准确度,同时也验证了无人机高光谱遥感在建筑垃圾分类提取领域的科学性和可行性,对未来建筑垃圾的分类识别工作具有一定的实际意义。     

高光谱成像的甜瓜嫁接愈合状态早期分类检测

嫁接的目的是为了提高植物抗土传病害和非生物逆境的能力。甜瓜嫁接愈合状态的早检测是当前育苗厂工业化发展的重要需求。在标准正态变量变换-Savitzky-Golay平滑-二阶导数（SNV-SG-SD）预处理基础上提出了融合嫁接差异信息的竞争性自适应重加权算法-连续投影法（DIS-CARS-SPA）特征提取算法,并建立了基于网格寻优径向基核函数支持向量机（GS-RBF-SVM）分类模型,实现了基于高光谱成像的甜瓜嫁接愈合状态早期分类检测。首先采集以南瓜为砧木,甜瓜为接穗的嫁接成活苗和非成活苗愈合期1~7 d内的高光谱图像,分别采用9种光谱预处理方法,2种特征提取算法和5种优化算法4种核函数支持向量机（SVM）分类模型进行分析。结果显示,SNV-SG-SD光谱预处理、DIS-CARS-SPA特征提取和GS-RBF-SVM分类模型效果最好。利用该模型进一步分析,在同一天不同类型二分类中,愈合期1~7 d内任何一天的分类准确率均能达到99%以上;在不同天嫁接成活苗二分类中可达 90.17%以上;在不同天嫁接非成活苗二分类中可达97.03%以上;在不同天不同类型十四分类中可达到96.85%,比未融合嫁接差异信息的CARS-SPA特征提取方法准确率提高了0.59%,比只预处理未特征提取方法提高了3.37%。结果表明,所提出的方法不仅能实现同一天不同类型二分类,还能实现不同天同一类型的二分类,不同天不同类型的多分类。在实际应用中,可将分类时间点提前到嫁接后第1天（肉眼观察第3～4天,机器视觉技术第1～2天）,同时第3天均是嫁接成活苗和非成活苗的差异突变天数,嫁接成活苗状态可分为弱—中—强三个阶段,非成活苗状态可分为弱—更弱两个阶段,该结论能为甜瓜嫁接苗生产提供有效指导,具有一定的理论和实践价值。     

典型伪装材料高光谱特征及识别方法研究

针对某些特定环境下,伪装目标和背景目标出现的“异物同谱”现象,传统的可见光及多光谱遥感伪装识别存在局限性,为此,将高光谱应用到典型伪装材料的特征分析与识别。以北方地区常用丛林迷彩伪装网为研究对象,利用SVC HR1024光谱仪获取其不同浸水时间的可见光-近红外光谱,通过光谱相似性度量和包络线去除处理,分析揭示不同浸水条件下伪装网和北方典型植被光谱特征和敏感波段,并基于近红外波段构建光谱比值指数RCI,用于识别绿色植被环境中的伪装目标,最后通过高光谱成像实验获取仿真伪装环境高光谱图像,并利用高光谱图像对识别效果进行验证。结果显示：(1)不同浸水时间的丛林迷彩伪装网的光谱曲线基本形态相似,且反射率随浸水时间的增加而整体呈下降趋势;1 900 nm波段是伪装网反射光谱对含水量响应最为明显的波段,其光谱特征会因浸水处理而相似于植被,相似度从0.895提高到了0.939。(2)丛林迷彩伪装网和植被在可见光波段的相似度较高,光谱波动情况相似,但在近红外波段光谱特征差异明显。通过包络线统去除分析得出970, 1 190和1 440 nm波段附近处是丛林迷彩伪装网识别的敏感波段,且基于迷彩伪装网和各植...     

高光谱成像的垃圾分类识别研究

高光谱成像因光谱分辨率高、图谱合一、可实现快速无损检测等特点现已广泛应用于农业、医学、遥感等领域。现有的对可回收生活垃圾检测与分类的方法,都存在检测时间长,分类效率低,而大量多种垃圾无法同时快速分拣等问题。考虑到不同类别的生活垃圾由于其主要组成分子结构的差异,对不同波长的光有不同的吸收特性。高光谱图像在记录待分类垃圾的空间信息的同时,可以获得垃圾对不同波长的光的反射率光谱信息,通过建立识别分类模型对反射率光谱信息进行分析可以实现对高光谱图像中待分类垃圾的识别与分类。收集常见纸质、塑料、木质三种材料的可回收的垃圾样本,包括塑料瓶、食品包装袋、塑料玩具(饰品)碎片、一次性筷子、雪糕棒、木制家具碎片、木制包装盒、废旧课本、广告纸、办公用纸等多种物品共30个样本,进行清洗和裁剪处理,避免样本表面污渍对样本反射率产生影响。利用高光谱成像系统采集样本在近红外(780～1 000 nm)范围内的高光谱图像,其中18个样本做训练样本集,12个样本做测试样本集。对采集的样本图像数据做预处理,包括去噪声以及黑白校正反演反射率信息等处理;通过主成分分析(PCA)方法对训练样本集感兴趣区域(ROI)进行分析,提取到的特征波段为795.815,836.869,885.619,916.409,929.239,934.37,957.463,972.858和988.253 nm;在特征波段下分别提取这三种类别垃圾的参考光谱,通过光谱角度填图法(SAM)对测试样本ROI区域内提取的测试样本点集在特征波段下与参考光谱进行匹配,由匹配程度进行样本点归类,分析结果表明,测试样本集中纸制样本(A类别)、塑料样本(B类别)、木制样本(C类别)的分类准确度分别为100%,98%和100%,测试样本点集整体的分类准确度为99.33%;通过Fisher判别方法分析训练样本集得出判别函数式和判别准则,对测试样本点集分类,评价结果为A,B和C类样本分类准确度分别为100%,100%和97%,测试样本点集整体分类准确度为99%。通过SAM和Fisher两种判别方法对测试样本集的光谱图像进行目标物的检测与分类,结果表明,利用SAM判别方法在可回收垃圾的高光谱图像中实现检测与分类有更高的分类准确度,可达到99.33%。同时,也验证了使用高光谱成像进行可回收垃圾快速分类的科学性以及可行性,对未来系统化、机械化、智能化地解决生活中可回收垃圾的分类具有一定的实用意义。     

利用高光谱数据进行地物识别分类研究

分析了传统统计分类方法在高光谱影像地物分类中的弊端,提出并详细讨论了基于端元的监督分类技术.利用端元监督分类技术对LASIS高光谱影像进行分类,同时应用IsoData非监督分类技术即自动迭代聚类对高光谱影像进行分类.分析比较了两种分类结果,表明基于端元的监督分类技术更能满足对地物识别分类的需要.     

联合光谱-空间信息的短波红外高光谱图像茶叶识别模型

茶叶种类识别和等级划分的实践意义重大。成像光谱技术较传统检测、识别手段具有图谱合一及快速无损等优势。获取了君山银针、无锡白茶、信阳毛尖、和六安瓜片4种外观相近的线条形茶叶的短波红外（1 000~2 500 nm）高光谱图像。首先利用最小噪声分数(MNF)和非参数权重特征提取(NWFE)将高维高光谱数据投影到低维子空间,然后用单因素方差分析(ANOVA)重新评估投影特征的可分性并选择对茶叶识别较为有效子空间,同时考虑到“光谱和特征”能较好地表征物质反射属性,将选择的投影子空间MNF₁,MNF₂,MNF₄,MNF₆,MNF₈,NWFE₁,NWFE₂,及“光谱和特征”一起作为光谱特征集并用SVM分类器获得光谱特征下像元的分类结果。另一方面,利用图像本质分解（IID）算法将高光谱图像的光谱分解为自身反射光谱R与阴影成分S;在均质性较优的光谱范围（1 006~1 900 nm）按照光谱距离对R求取梯度图像并用分水岭算法实现了图像空间分割,得到空间相关度较高的分割子块。最后,将像元分类和图像分割结果进行融合,具体：在每个图像分割子块中,重新统计像元分类结果并按照最大投票法对整个子块的类别进行赋值,也即联合光谱-空间信息的茶叶识别模型。结果表明,构建的模型对4种茶叶的识别结果较为满意,在仅为约1%水平的训练样本下,茶叶的总体分类精度达94.3%,Kappa系数为0.92。该模型还较好地克服了茶叶光谱的“同物异谱”现象,并期待方法对实践生产具有指导意义。     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

基于高光谱图像和判别分析的草地早熟禾品种识别研究

利用高光谱成像技术(550～1 000nm),采集了6个草地早熟禾品种新鲜叶片的高光谱图像,提取了叶片的光谱信息,运用Wilks’Lambda逐步判别分析法,从94个波段中选择了9个特征波段,根据特征波段的光谱信息,采用Fisher线性判别法,构建草地早熟禾品种的判别分析模型。结果表明,选择3个、6个和9个波段组合,对120个训练样本的识别正确率分别为98.3%,100%和100%,对60个测试样本的识别正确率分别为83.3%,96.7%和100%,说明以9个特征波段的光谱信息构建的草地早熟禾品种判别模型是合适的,利用高光谱成像技术结合判别分析法,为快速识别草地早熟禾品种提供了一种新的方法。     

高光谱图像识别霉变花生的光谱特征分析与指数模型构建

霉变花生极有可能含强致癌物质-黄曲霉素,快速识别并分离霉变花生可从源头上阻止其进入食物链,并降低人类摄入黄曲霉素的风险。利用可见光-近红外高光谱数据,通过光谱分析确定能有效识别霉变花生的光谱特征或指数模型。共获取霉变花生样本253个,健康花生247个,并取其霉变(或健康)部位的均值光谱。在对光谱进行连续统去除后,首先对其求取了不同步长的一阶微分,并在可分性较优的光谱区域计算了Area_500～650指数;其次,用连续小波变换提取了光谱的形状和位置信息,并利用Index_cwt指数识别霉变花生样本。结果显示,指数Area_500～650的J-M距离为1.95,Index_cwt模型的J-M距离为1.99,表明霉变和健康花生在构建的指数模型Area_500～650和Index_cwt的特征空间可分性均较优。     

高光谱成像的马铃薯叶片含水率分布可视化

为了快速检测马铃薯叶片的水分含量,并探究受到干旱胁迫时叶片含水率变化情况,利用高光谱成像对马铃薯叶片含水率进行检测和可视化研究。采集71个叶片,用烘干法对叶片水分梯度进行控制,共得到355个样本。使用高光谱分选仪器采集叶片862.9~1 704.2 nm(256个波长)的光谱成像数据,采用称重法测量含水率。利用Sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(240个样本)和验证集(115个样本)。对采集的数据进行光谱特征分析,本文分别用CA和RF两种算法,各筛选得到15个特征波长。基于CA筛选出相关系数高于0.96的15个波长分别为1 406.82,1 410.12,1 403.62,1 413.32,1 416.62,1 419.82,1 400.32,1 423.12,1 426.32,1 429.62,1 432.82,1 436.12,1 439.32,1 442.52和1 445.8 nm。基于RF算法筛选被选概率高于0.3的15个特征波长,按照被选择概率值从大到小排列,分别为1 071.62,1 041.12,1 222.52,1 465.22,1 397.02,1 449.02,1 034.32,1 523.22,976.42,1 172.52,979.82,1 165.82,1 037.72,1 426.32和869.8 nm。用CA和RF算法筛选到的特征波长建立PLSR模型,分别记为CA-PLSR模型和RF-PLSR模型。利用高精度模型检测结果,对马铃薯叶片含水率进行可视化分析,首先计算马铃薯叶片图像每个像素点的含水率,得到灰度图像,然后对灰度图像进行伪彩色变换,绘制出叶片含水率可视化彩色图像。为了体现马铃薯叶片烘干处理中含水率变化进程,用HSV彩色模型对样本叶片的伪彩色图像进行分割,获得分割图像结果,显示出在某含水率区间的叶片面积比例。结果显示,CA算法选取的15个波长均在1 400.3~1 450.0 nm范围内,CA-PLSR模型的建模精度(R2_c)为0.975 5、建模集均方根误差(RMSEC)为2.81%,验证集精度(R2_v)为0.933 2、验证集均方根误差(RMSEV)为2.31%。RF算法选取的特征波长分布范围较CA法选取范围广,具有局部“峰谷”特性,且RF-PLSR模型的建模集精度(R2_c)为0.983 2、RMSEC为2.32%,验证集精度(R2_v)为0.947 1、RMSEV为2.15%。选取RF-PLS模型计算马铃薯每个像素点的含水率,得到伪彩色变换图像,观察可知随着烘干时间的增加含水率逐渐下降;并能够从叶片结构角度看到,随着水分胁迫的加强,叶片从边缘开始失水,逐渐向叶片中间蔓延,其中叶茎和叶脉的含水率较其他部位高。计算得到叶片伪彩色图像中含水率大于90%,80%和70%的像素点占整个叶片图像的比例。利用高光谱成像技术可以实现马铃薯叶片的含水率检测与分布可视化表达,为监测马铃薯生长状况以及叶片含水率分析提供新的理论根据。     

透射和反射高光谱成像的马铃薯损伤检测比较研究

针对马铃薯损伤部位随机放置会影响检测精度的问题,提出从正对相机、背对相机及侧对相机三个方向,应用透射和反射高光谱成像技术采集马铃薯图像,进行透射和反射高光谱成像的马铃薯损伤检测比较研究。对透射和反射高光谱图像进行独立成分(IC)分析和特征提取,利用所得特征对反射图像进行二次IC分析,对透射和反射光谱进行变量选择,最终分别建立基于反射图像、反射光谱、透射光谱的马铃薯损伤定性识别模型;对识别准确率高的模型做进一步优化,采用子窗口排列分析(SPA)算法对透射光谱的特征做二次选择得到3个光谱变量,并建立任意放置的马铃薯损伤识别最优模型。试验结果表明,基于反射图像、反射光谱建立的模型识别准确率较低,其中基于反射图像的马铃薯碰伤,侧对相机识别准确率最低为43.10%;基于透射光谱信息建立的模型识别准确率较高,损伤部位正对、背对相机的识别准确率均为100%,侧对相机为99.53%;马铃薯损伤识别最优模型对任意放置的损伤识别准确率为97.39%。应用透射高光谱成像技术可以检测任意放置方向下的马铃薯损伤,该研究可为马铃薯综合品质的在线检测提供技术支持。     

基于显微高光谱成像技术判别食源性致病菌种类的方法研究

如何实现对食源性致病微生物的早期快速检测是全球食品安全领域面临的挑战之一。传统的致病菌生化检测方法虽然准确性高,但是过程复杂、耗时漫长,易错过控制疫情爆发的窗口期。该研究提出一种基于暗场显微高光谱成像技术的检测方法,能够借助显微镜技术突破传统光谱成像的灵敏度和分辨率极限,并利用可见/近红外光谱为单个致病菌细胞添加高分辨率的图像和光谱信息。以空肠弯曲杆菌、大肠埃希氏菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌为检测对象,采用显微高光谱成像技术进行数字化表征和数据采集,结合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)算法对各致病菌细胞的图像和光谱数据进行建模分类。结果显示,显微尺度的致病菌光谱数据呈现可判别的分布规律,新采用的Bi-LSTM网络在光谱数据集中表现优异,在三种致病菌的分类任务中取得了91.0%的平均准确率,而传统的线性判别分类器(LDA)和支持向量机分类器(PCA-SVM)的平均准确率分别为80.1%和88.5%。但是,仅依赖光谱数据进行致病菌种类判别仍然存在较为严重的假阳性问题,尤其是在大肠埃希氏菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌的分类中存在错误分类。图像信息的加入则能够显著改善各分类的识别准确...     

高光谱成像的机采籽棉杂质分类检测

机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳（内外）五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析（PCA）,结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和神经网络（ANN）三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。     

基于高光谱图像多光谱参数的草莓成熟度识别

为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成熟、未成熟)草莓样本的分类识别效果,发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳,建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%;基于草莓样本的光谱特征,提取与草莓成熟度相关的三个波长535,675和980 nm,并基于这三个波长和已有的参数形式,构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数：i1,i2,i3,i4,通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果,发现基于参数i1,i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好,建模集和预测集识别准确率为95.83%,95.83%,95.83%和95%,95%,96.67%。结果表明新建立的多光谱参数i1,i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别,为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。     

基于高光谱的颜色辨别方法研究

在颜色测量领域区分相似颜色的样品是非常困难的。测量颜色的准确性和高效性对于工业上的应用非常重要。提出了一种基于超光谱成像技术的色彩测量的方法,并设计制成原理样机系统。该系统能够快速准确的测量彩色样品的光谱,并在分析后可得丰富的颜色数据与颜色坐标。该方法克服了传统测色方法“测谱不成像,成像不测谱”的局限性。为了评估系统的性能,进行分析和实验：比较细分的每个波段的信噪比,并使用光谱匹配技术来比较彩色照相机和所设计的系统在颜色测量方面的优缺点。结果表明,本系统提供了一种更精确的颜色测量方法,可以有效地测试产品颜色的质量。     

基于高光谱技术融合图像信息的脱绒棉种品种分类检测研究

开展种子品种的识别研究是保证种子质量的重要手段。利用高光谱图像技术融合图像特征信息对脱绒棉种的品种进行判别分析。采集4个品种共240粒脱绒棉种样本的高光谱图像数据(400～1 000 nm),提取样本的光谱信息及长、宽、面积、圆形度、等12个形态特征。采用连续投影算法(SPA)选出11个特征波段作为输入结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)、软独立模式识别法(SIMCA)、最邻近节点算法(KNN)、主成分分析结合线性判别(PCA-LDA)及二次判别(PCA-QDA)进行建模分析,得出PLS-DA建模集和预测集的总体识别率分别为93%和90%。利用图像信息进行建模分析,模型整体的识别率均不高,说明单独使用高光谱图像的形态特征进行分类效果不佳。将特征波段的光谱和形态特征信息进行融合作为输入,建立基于PLS-DA,SIMCA,KNN,PCA-LDA及PCA-QDA的信息融合模型,其精度均比基于光谱或形态信息模型高,其中PLS-DA模型识别效果最好,建模集和预测集总体识别率分别为98%和97%。表明融合高光谱图像的光谱与图像信息可以在少量波段情况下有效的提高脱绒棉种品种的分类检测精度。     

隐性字迹的快速光谱显现与高光谱分类技术研究

擦除、密写、掩盖等隐性字迹的快速、无损显现与检验是法庭科学文件检验领域的研究难点。当前多采用切换多波段光源与滤光片的方法对隐性字迹进行显现,但对隐性字迹显现的光谱学机理分析较少,因此隐性字迹的显现效率与检验成功率均不高。为提高擦除、密写、掩盖三类隐性字迹的显现效率与检验精度,通过测量字迹的激发与荧光光谱、反射与透过光谱、微观形貌,对其显现机理与快速显现方法进行深入研究。并且基于液晶可调谐滤光器（LCTF）的高光谱成像技术与支持向量机（SVM）分类算法,提出一种对隐性字迹同时显现与分类的快速检验方法。晨光与百乐可擦笔字、荧光密写笔、柠檬汁均可在365 nm长波紫外光激发下发出较强荧光,其中可擦笔和柠檬汁的荧光波长为716 nm左右,荧光密写笔荧光波长为447 nm。此外,采用254或365 nm波长对柠檬汁隐性字迹进行紫外反射成像也可有效显现柠檬汁字迹。掩盖字迹的研究中发现,在700～2 500 nm红外波段,走珠笔、记号笔、可擦笔字迹透过率在60%以上,而中性笔字迹透过率在20%以下。因此,采用近红外波段850 nm成像有效显现了百乐走珠笔所覆盖的晨光中性笔字迹。同时,采用LCTF高光谱相机对三类隐性字迹在400～720 nm范围进行步长为5 nm的高光谱成像,并通过SVM分类算法对图像中不同笔迹成分进行同时显现和分类,分类总精度达99.284 4%,Kappa系数达0.959 1。以365 nm波长光源作为激发光进行光致发光成像可有效显现擦除与密写字迹。由于不同墨迹在近红外波段反射率差异较大,近红外成像可以有效显现掩盖字迹。基于LCTF高光谱成像的SVM分类技术可实现不同类别隐性字迹的同时显现与分类,并且有较高的显现效率与分类精度。     

水下高光谱成像探测技术研究进展(特邀)

随着海洋经济的发展及海洋探索的不断深入,对于高精度、高实效性水下探测手段的需求迫切.高光谱成像探测技术作为将光谱技术及成像技术结合的探测手段,能够在一定程度上填补水下高精度探测的缺口,因此各国研究者逐步开展了水下高光谱成像探测技术的研究.本文介绍了水下高光谱成像技术的发展背景,对不同光谱成像技术方案及水下光谱成像探测系...     

基于高光谱成像技术的鲜枣裂纹的识别研究

裂纹是衡量鲜枣品质的重要指标之一,果皮裂纹加速鲜枣的腐烂,导致鲜枣货架期的缩短,严重降低鲜枣的经济价值。采用高光谱成像技术在380～1 030 nm波段范围内对鲜枣裂纹的位置及大小信息特征进行快速识别。选用偏最小二乘回归(PLSR)、连续投影法(SPA)和全波段图像主成分分析(PCA),得到鲜枣裂纹相关的敏感波段。然后利用选取的鲜枣裂纹的敏感波段对建模集的132个样本建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别模型,并对预测集的44个样本进行判别。对PLSR-LS-SVM,SPA-LS-SVM和PCA-LS-SVM判别模型采用ROC曲线进行评判,得出PLSR-LS-SVM模型对鲜枣裂纹定性判别的结果(area=1,std=0)最佳。选取PLSR回归系数挑选出的5条鲜枣裂纹敏感波段(467,544,639,673和682 nm)对应的单波段图像进行主成分分析,其中将主成分PC4的图像结合图像处理技术,最终识别出鲜枣裂纹的位置、大小信息。结果表明,采用高光谱成像技术结合光谱图像处理可以实现鲜枣裂纹定性判别和定量识别的研究,为进一步开发相关仪器的研究提供理论方法和依据。     

基于高光谱成像技术的山楂损伤和虫害缺陷识别研究

采用高光谱成像技术（420～1 000 nm）对山楂的缺陷（表面的损伤以及虫害区域）进行识别研究。共采摘了134个样品,包含损伤果46个、虫害果30个、损伤及虫害果10个和完好果48个。考虑到山楂的花萼、果梗与损伤、虫害的RGB图像有相似的外观特征,容易造成误判,利用高光谱成像系统采集了损伤、虫害、完好、花萼和果梗五个区域一共230个山楂样本的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域（region of interest, ROI）,得到了样本的光谱数据。使用标准归一化（standard normalized variate, SNV）,卷积平滑（savitzky golay, SG）,中值滤波（median filter, MF）,多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）方法进行光谱预处理,建立偏最小二乘（partial least squares method, PLS）判别分析模型,结果表明经过SNV预处理后的预测结果较好。最后选取SNV作为预处理方法。应用回归系数法（regression coefficients, RCs）从全波段中提取10条特征波段（483,563,645,671,686,722,777,819,837和942 nm）,利用Kennard-Stone算法将各类样本按照3:1的比例随机分成训练集（173个）和测试集（57个）,并对其建立最小二乘支持向量机（least squares-support vector machine, LS-SVM）判别模型,山楂缺陷的正确识别率为91.23%。然后,运用主成分分析（principal componentanalysis, PCA）进行10条敏感波段下单波段图像的数据压缩,分别采用“sobel”算子和区域生长算法“Regiongrow”识别出86个缺陷山楂样本的边缘与缺陷特征区域,得出单损伤、单虫害和损伤及虫害样本的识别率分别为95.65%,86.67%和100%。研究结果表明：采用高光谱成像技术可以对山楂的损伤、虫害、花萼和果梗进行定性分析和特征识别,该研究为山楂的缺陷无损检测提供了理论参考。