Stochastic resonance in a parallel array of linear elements

This paper studies stochastic resonance (SR) phenomenon in a parallel array of linear elements with noise. Employing the signal-to-noise ratio (SNR) theory, it obtains the output SNR, and investigates the effects on the output SNR of the system with signal-independent noise and signal-dependent noise respectively. Numerical results show: the curve of the output SNR is monotone with signal-independent noise; whereas SR appears with signal-dependent noise. Moreover, the output SNR enhances rapidly with the increase of N which is the number of elements in this parallel array linear system. This result may provide smart array of simple linear sensors which are capable of acting as noise-aided amplifiers.     

A comparative study on pre-smoothing techniques for projection data with poisson noise in computed tomography

A computer simulation was performed to compare pre-smoothing techniques for noisy projection data in reconstructed (computed tomographic) images and to find suitable pre-smoothing techniques for reducing the noise in the reconstruction. Some are applied to Poison (signal-dependent) noise, and the others to signal-independent noise obtained by the Anscombe transformation of signal-dependent noise. Selective for signal-dependent noise is found to produce superior results.     

凡纳滨对虾新鲜度的高光谱检测方法

以凡纳滨对虾为研究对象,探索一种高效快速无损的新鲜度检测方法。挥发性盐基氮(TVB-N)是判断虾新鲜度的重要化学指标,然而传统方法耗时耗力,限制了大批量的实时检测。高光谱技术是一种集成图像和光谱信息的分析技术,高光谱图像上的每个像素包含整个波段的光谱信息,近年来,该技术已经被应用于肉类新鲜度检测。连续8 d采集了样品的860～1 700 nm高光谱数据,在去除异常样本后确定150组试验样本,每组采集254维光谱数据,对原始的高光谱图像进行黑白校正,并从高光谱图像中提取光谱数据。为确保所提取的光谱数据和TVB-N指数之间有对应关系,所选择的感兴趣区域的位置保持固定在虾样本的第二和第四肢。计算了感兴趣区域的平均光谱以获得光谱数据矩阵,该矩阵被转换成ASCII码并保存。同时,通过凯氏定氮法获得TVB-N真实值含量。为减少环境和虾表面的高含水量的干扰,有效地消除不相关的信息和噪声,预处理方法是多元散射校正(MSC)算法,并选择出7个敏感波段,分别为875, 894, 919, 953, 983, 1 024和1 094 nm。最后,以120组训练集样本,建立了凡纳滨对虾TVB-N总量的定量预测...     

高光谱图像和叶绿素含量的水稻纹枯病早期检测识别

基于高光谱成像技术和化学计量方法,实现了对水稻纹枯病病害的早期检测识别。以幼苗时期的水稻植株为研究对象,对其进行纹枯病病菌侵染,获得染病植株,采集358～1 021 nm波段范围的高光谱图像,三次实验共240个样本,包括染病植株120个样本和健康植株120个样本。根据高光谱图像的光谱维,对染病水稻叶片和健康水稻叶片提取感兴趣区域（ROI）,利用感兴趣区域的光谱数据,对其进行Savitzky-Golay（SG）平滑、Savitzky-Golay（SG）一阶求导、Savitzky-Golay（SG）二阶求导、变量标准化（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理,建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,结果表明：采用SG二阶求导预处理后的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,正确识别率在建模集达98.3%,在预测集达95%;利用载荷系数法（x-loading weights, x-LW）对原始光谱和5种预处理的光谱数据进行特征波长提取,然后根据选取的特征波长建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,其中采用SG二阶求导预处理后提取的12个特征波长的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,其正确识别率在建模集达97.8%,在预测集达95%,而且基于载荷系数法建立的模型性能与全波段相当,可以通过载荷系数法减少数据量对水稻纹枯病病害进行识别;根据高光谱图像的图像维,研究了基于图像主成分分析、基于概率滤波和基于二阶概率滤波的图像特征提取方法,利用提取的特征变量建立反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机（SVM）分类模型,其中基于图像主成分分析的反向传播神经网络（BPNN）模型取得了较好的性能,建模集准确识别率达90.6%,预测集的准确识别率达83.3%;根据高光谱图像光谱维和图像维的最优模型,特将叶绿素含量作为建模的另一个特征,分别与光谱特征、图像特征组合,建立反向传播神经网络（BPNN）和线性判别分析（LDA）模型,提出基于光谱特征加叶绿素含量、图像特征加叶绿素含量和光谱、图像特征加叶绿素含量三种组合方式,其中,光谱特征和图像特征分别与叶绿素组合的方式比之前单独的光谱和图像特征建模性能都有所提升,而且三种组合方式中光谱特征加叶绿素含量的反向传播神经网络（BPNN）建模方式取得本研究所有建模方式中较优的性能,其准确识别率在建模集达100%,在预测集达96.7%。以上研究表明,基于高光谱图像和叶绿素含量对水稻纹枯病病害进行早期识别是可行的,为水稻病害的早期识别提供了一种新方法。     

基于投影寻踪的高光谱典型目标识别算法

针对典型目标识别问题,提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法。先对高光谱图像进行最小噪声分离变换,计算出本征维度,同时对图像去噪,然后采用信息散度作为投影指标,对投影指标值自适应分割,得到所要提取的波谱曲线,最后用光谱角匹配识别出目标及其位置。高光谱图像验证结果表明,该方法有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地提取端元并识别出目标。     

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。     

分数阶微分技术在机载高光谱数据估算土壤含水量中的应用

无人机高光谱遥感为精准农业和农业信息化监测提供崭新视角。高光谱传感器具有厘米级空间分辨率和精细的光谱分辨率,可获取高质量的高光谱数据。然而,高光谱数据通常伴随噪声和数据冗余,高光谱信息利用效率低,常规预处理难以满足精准估算的需求。因此,为解决上述现实问题,针对机载高光谱影像的数据挖掘必不可少。利用分数阶微分(FOD)技术逐像元处理机载高光谱数据(步长为0.1)。通过对比FOD技术与整数阶技术对高光谱数据的改善能力,从光谱层面探寻最佳FOD阶数。在梯度提升回归树(GBRT)算法下构建土壤含水量(SMC)估算模型,最终在最佳模型下评估SMC的空间分布。结果表明：FOD技术提高光谱与SMC的相关系数(r_max=0.768),与原始光谱、一阶微分和二阶微分处理后的光谱同SMC相关系数相比,分别提升0.168,0.157和0.158。FOD技术提升模型估算精度的主因是突出有效光谱信息的作用,特别是与水分胁迫密切敏感的叶绿素、植物结构和水分响应波段(430,460,640,660和970nm)。即使FOD技术取得理想的结果,不同阶数的效果仍有差异。高阶FOD对影像增加了一定噪...     

基于机器学习的水体化学需氧量高光谱反演模型对比研究

化学需氧量（COD）是水体有机污染的一项重要指标,如何快速准确检测水体的COD含量尤为重要。机器学习在水质反演领域应用日益增多,并取得了较多的研究成果,高光谱遥感具有光谱空间分辨率高、成像通道多等优势,使其在水体COD反演方面有着极大的潜力。利用不同的高光谱预处理方法对原始高光谱数据进行处理,并利用处理前后的高光谱数据对比研究了不同机器学习模型、不同高光谱预处理方法对水体COD的反演性能。首先利用ZK-UVIR-I型原位光谱水质在线监测仪在扬州宝带河实地收集了1 548组COD和对应的高光谱数据（400~1 000 nm）样本,为降低光谱噪音干扰以及消除光谱散射影响,分别使用Savitzky-Golay（SG）平滑、多元散射校正数据（MSC）以及SG平滑结合MSC对原始光谱进行预处理。其次,将样本集随机划分为训练集和测试集,其中训练集占比80%,测试集占比20%。对预处理后的训练集全波段光谱基于线性回归、随机森林（random forest）、AdaBoost、XGBoost四种机器学习方法建立COD高光谱反演模型,并选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、相对分析误差（RPD）三种指标在测试集数据中评估高光谱反演模型的精度。结果表明,随机森林、AdaBoost、XGBoost均优于线性回归,无论光谱处理与否,通过XGBoost建立的反演模型预测能力均为最佳,其中使用XGBoost对经过SG平滑和MSC处理后的光谱数据进行建模的反演模型精度最高,其R2达到0.92,RMSE为7.1 mg·L-1,RPD为3.4。考虑到原始光谱可能存在冗余,通过主成分分析法（PCA）对经过SG平滑和MSC处理后的光谱进行降维,并选取累计贡献率达到95%的前十个主成分作为模型的输入变量。通过XGBoost建立反演模型,结果表明经过PCA后的反演模型不仅精度有所上升,RPD达到3.8,而且模型的训练时间也由72 s缩短到2.9 s。以上研究可为该水域及类似水域的高光谱水质反演模型的建立提供新的方法及思路。     

基于正交投影散度的高光谱遥感波段选择算法

由于高光谱数据的海量高维特征,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题.波段选择算法由于能够有效地保留原始数据的信息,在高光谱数据降维及后续的遥感识别与分类等方面具有明显的优越性.文章提出了一种基于正交投影散度(OPD)的波段选择方法,该方法继承了正交子空间投影(OSP)算法的特点,通过把原始数据投影到特征空间...     

高光谱数据对损伤长枣的检测判别

灵武长枣作为宁夏优势特色枣果,具有重要的经济社会价值和科学研究意义。利用可见近红外(Vis/NIR)高光谱成像系统采集60颗完整长枣光谱图像,然后利用损伤装置对60颗完整长枣进行损伤实验,最终得到60颗损伤（内部瘀伤）长枣,高光谱成像系统采集损伤后五个时间段（损伤后2,4,8,12和24 h）长枣的光谱图像。对采集的长枣光谱图像用ENVI软件提取感兴趣（ROI）区域,并计算完整长枣和每个时间段长枣的平均光谱值。原始光谱利用Savitzky-Golay平滑的一阶导数（SG-1）和二阶导数（SG-2）、标准正态变换（SNV）和去趋势（Detrending）、以及SNV-SG-1、SNV-SG-2、Detrending-SG-1、Detrending-SG-2算法进行预处理,原始光谱和预处理光谱建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分类模型。选择最优的预处理光谱数据,利用连续投影算法（SPA）、间隔随机蛙跳（IRF）、无信息消除变量（UVE）、变量组合集群分析法（VCPA）、区间变量迭代空间收缩法（IVISSA）和IRF-SPA、UVE-SPA、IVISSA-SPA等算法进行特征变量选择,对选择的特征变量建立PLS-DA、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类判别模型。结果表明,在原始光谱建立的PLS-DA模型中,模型校正集和预测集准确率分别为82.96%和90%。光谱经过预处理后得到SNV-SG-2-PLS-DA为最优分类判别模型,模型校正集和预测集准确率分别为91.11%和96.67%。在特征变量建立的分类模型中,SNV-SG-2-UVE-PLS-DA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和94.44%;SNV-SG-2-SPA-LDA模型校正集和预测集准确率分别为86.3%和83.33%;SNV-SG-2-UVE-SVM模型校正集和预测集准确率分别为77.78%和71.11%。对于分类模型来说线性分类模型（PLS-DA、LDA）分类结果优于非线性分类模型（SVM）分类结果,在线性分类模型结果中PLS-DA优于LDA分类结果,PLS-DA可以更好的提供分类效果。研究表明,利用高光谱结合偏最小二乘判别分析分类模型,可以有效的实现灵武长枣损伤后随时间变化的快速检测,为灵武长枣在线检测提供理论依据。     

Hyperspectral image fusion based on sparse constraint NMF

The spatial resolution of hyperspectral image is often low due to the limitation of the imaging spectrometer. Fusing the original hyperspectral image with high-spatial-resolution panchromatic image is an effective approach to enhance the resolution of hyperspectral image. However, it is hard to preserve the spectral information at the same time of enhancing the resolution by the traditional fusion methods. In this paper, we proposed a fusion method based on the spectral unmixing model called sparse constraint nonnegative matrix factorization (SCNMF). This method has a superior balance of the spectral preservation and the spatial enhancement over some traditional fusion methods. In addition, the added sparse prior and NMF based unmixing model make the fusion more stable and physically reasonable. This method first decomposes the hyperspectral image into an endmember-matrix and an abundance-matrix, then sharpens the abundance-matrix with the panchromatic image, finally obtains the fused image by solving the spectral constraint optimization problem. The experiments on both synthetic and real data show the effectiveness of the proposed method.     

基于谱聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择

随着遥感技术和成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的分辨率不断提高,其庞大的数据量在提高其遥感探测能力的同时,也给分析和处理带来了很大的困难。高光谱波段选择可以有效减少数据冗余,提高分类识别精度和处理效率。因此如何从多达数百个波段的高光谱图像中选择出具有较好分类识别能力的波段组合是亟待解决的问题。针对上述问题,采用基于图论的谱聚类算法,将原始高光谱图像中的波段作为待聚类的数据点,利用互信息描述两两波段间的相似度,生成相似度矩阵。再根据图谱划分理论,将相似度矩阵生成的非规范化图拉普拉斯矩阵进行谱分解,得到类间相似度小且类内相似度大的类簇;然后根据地物类型计算各波段的类间可分性因子,将其作为类簇内进一步选择代表性波段的参考指标,达到降维的目的;最后通过支持向量机与最小距离分类方法对波段选择后的图像分类。该方法区别于传统的无监督聚类方法,采用基于图论的谱聚类算法,并根据先验知识计算类间可分性因子来选择波段。通过与自适应波段选择算法和基于自动子空间划分的波段指数算法的对比实验,结果表明：两组实验当聚类数目达到相对最佳时,该波段选择方法支持向量机图像总分类精度达到94.08%和94.24%以上,最小距离分类图像总分类精度达到87.98%和89.09%以上,有效保留了光谱信息,提高了分类精度。     

基于高光谱成像的纸质文物“狐斑”检测方法研究

受保存条件影响,很多纸质文物表面会形成狐斑（foxing）,如果不能进行有效监测和科学判断,会进而影响纸质文物安全。纸质文物狐斑病害检测存在滞后性、主观性等问题,对于书画藏品被墨色、颜料及印章等覆盖的区域更是难以通过肉眼进行识别,因此,基于文物的预防性保护理念,亟待开发对于狐斑高效、精确识别的无损检测技术。可见光-近红外高光谱图像结合了光谱和图像,包含丰富的空间信息与光谱信息,可以实现无损批量地平面采集样本光谱信息。该研究提出一种基于高光谱成像技术检测纸质文物狐斑的快速识别方法,获取模拟纸质文物在360～970 nm的高光谱图像,因360～450 nm受噪声影响过大,所以选择剔除这部分光谱数据;选取感兴趣区域并获取相应的平均光谱反射率,比较健康区域与被狐斑感染区域,发现两者的光谱曲线存在差异;在450～600 nm附近,受狐斑影响区域比健康区域的光谱反射率偏高,并在600 nm附近出现波峰形态;而在600～900 nm范围内,被感染区域与健康区域的光谱都趋于平稳,两者之间差异逐渐减小。选取从特征波长对应的图像中提取的特征信息建立图像识别模型,运用波段运算观察狐斑图像特征,狐斑的大小和分布情况都能清晰地显示,但与印章和墨迹重叠部分,狐斑被印章和墨迹遮盖,难以识别;利用最小噪声分离,虽然不同部分有重叠,但能发现仅凭肉眼难以识别的隐藏的狐斑;180条高光谱数据（450～970 nm）建立狐斑判别模型,随机地分为120条数据为训练集,60条数据为测试集,应用K-近邻法与BP神经网络建立纸质文物狐斑光谱判别模型,总体上两种方法对狐斑判别率分别达到73.3%和85%;BP神经网络相较于K-近邻模型,总体判别率更高,识别效果也更好。结果表明,利用高光谱成像可高效准确识别纸质文物狐斑,为后续研究狐斑分布发展提供可靠的技术手段,也为博物馆馆藏文物的保存提供指导意见。     

Algorithms of target detection on hyperspectral imagery

With the development of airborne and spaceborne remote sensing from the 1980s, as a new and growing technology, hyperspectral imaging is widely used in different fields, such as military investigation, battlefield information acquisition, environmental monitoring, mineral exploration and public security. Because of the unique characteristic of acquiring spectral and spatial information simultaneously, it brings the hyperspectral detection advantages when dealing with target detection problem under complex conditions. Target detecting models of hyperspectral image are established, including the target subspace model and the probability statistical model. And several algorithms are introduced, which are based on original spectral features, sub-space projection and probability statistical model separately. Comparison shows that if the background includes fault objectives, GLRT is the best algorithm, and its SINR is the largest; on condition of anomaly target detection, LPTD is the best, and have a quite high SINR.     

Classification of visible and infrared hyperspectral images based on image segmentation and edge-preserving filtering

The classification of hyperspectral images with a few labeled samples is a major challenge which is difficult to meet unless some spatial characteristics can be exploited. In this study, we proposed a novel spectral-spatial hyperspectral image classification method that exploited spatial autocorrelation of hyperspectral images. First, image segmentation is performed on the hyperspectral image to assign each pixel to a homogeneous region. Second, the visible and infrared bands of hyperspectral image are partitioned into multiple subsets of adjacent bands, and each subset is merged into one band. Recursive edge-preserving filtering is performed on each merged band which utilizes the spectral information of neighborhood pixels. Third, the resulting spectral and spatial feature band set is classified using the SVM classifier. Finally, bilateral filtering is performed to remove “salt-and-pepper” noise in the classification result. To preserve the spatial structure of hyperspectral image, edge-preserving filtering is applied independently before and after the classification process. Experimental results on different hyperspectral images prove that the proposed spectral-spatial classification approach is robust and offers more classification accuracy than state-of-the-art methods when the number of labeled samples is small.     

基于高斯马尔科夫模型的高光谱异常目标检测算法研究

随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵,避免了高光谱海量数据的庞大计算。提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据,用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数,由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子,并以待检测像元为中心设置局部优化窗口,称为马尔科夫检测窗。取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵,得到中心像元的异常度,通过移动窗口进行逐像元检测。应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。结果表明,该算法能够有效提高高光谱异常检测效率,降低虚警率。运行时间较传统RX算法提高了45.2%,体现出更好的计算效率。     

残差网络分层融合的高光谱地物分类

高光谱图像具有较高的空间分辨率,蕴含着丰富的空间光谱信息,近年来被广泛用于城市地物分类中。在高光谱图像分类过程中,空间光谱特征的提取直接影响着分类精度;传统的高光谱图像特征提取方法只利用了4或8邻域的像素进行简单卷积处理,因而丢失了大量的复杂、有效信息;卷积神经网络（CNN）虽然可以自动提取空间光谱特征,在保留图像空间信息的同时,简化网络模型,但是,随着网络深度增加,网络分类产生退化现象,而且网络间缺乏相关信息的互补性,从而影响分类精度。该工作引入CNN自动提取空间光谱特征,并且针对CNN深度增加所导致的退化问题,设计了面向地物分类的高光谱特征融合残差网络。首先,为了降低高光谱图像的光谱冗余度,利用PCA提取主要光谱波段;然后,为了逐级提取光谱图像的空间光谱特征,定义了卷积核为16,32,64的低、中、高3层残差网络模块,并利用64个1×1的卷积核对3层特征输出进行卷积,完成维度匹配与特征图融合;接着,对融合后的特征图进行全局平均池化(GAP)生成用于分类的特征向量;最后,引入具有可调节机制的Large-Margin Softmax损失函数,监督模型完成训练过程,实现高光谱图像分类。实验采用Indian Pines,University of Pavia和Salinas地区的高光谱图像来验证方法有效性,设置批次训练的样本集为100,网络训练的初始学习率为0.1,当损失函数稳定后学习率降低为0.001,动量为0.9,权重延迟为0.000 1,最大训练迭代次数为2×104,当3个数据集的样本块像素分别设置为25×25,23×23,27×27,网络深度分别为28,32和28时,3个数据集的分类准确率最高,其平均总体准确率（OA）为98.75%、平均准确率（AA）的评价值为98.1%,平均Kappa系数为0.98。实验结果表明,基于残差网络的分类方法能够自动学习更丰富的空间光谱特征,残差网络层数的增加和不同网络层融合可以提高高光谱分类精度;Large-Margin Softmax实现了类内紧凑和类间分离,可以进一步提高高光谱图像分类精度。     

低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究

开展了低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究。采用卓立汉光公司Image~λ“谱像”系列高光谱相机获取完好的、低温冷冻和机械损伤条件下的光谱波段范围为387～1 035 nm的马铃薯高光谱图像;截取校正后的像素尺寸大小为60×60的马铃薯高光谱中部完好的图像并计算该区域平均反射率值;冻伤的马铃薯样本的反射光谱曲线在440,560和680 nm附近有明显吸收峰;机械损伤样本在560和680 nm附近有明显吸收峰,在680 nm附近吸收峰谷值明显低于冻伤样本;完好的马铃薯样本反射光谱曲线相对较为平滑,在560和680 nm附近未见明显吸收峰;撞伤样本在440,560和680 nm附近存在吸收峰,而在410 nm附近有一个明显的反射峰。四类马铃薯样本的反射光谱曲线特征峰值表现出一定的指纹特性,因而可以被用于后续品质特征检测分析使用。由于仪器或检测环境、光照强弱等因素影响,光谱数据中掺杂噪声,因此采用化学计量学预处理方法消除噪声的影响;随机选取70%的马铃薯四类样本的反射光谱作为训练数据,剩余的30%作为测试集;接着,利用极端梯度提升算法、类型提升算法和轻量梯度提升机算法来获取马铃薯高光谱图像的有效特征波谱,减少高维海量高光谱数据对后续品质分类模型的影响;最后,将提取到的有效特征波长构建马铃薯品质判别模型。在建立的分类模型中,使用的轻量梯度提升机+逻辑斯蒂回归达到最高的判别精度98.86%。该研究为将来高光谱图像成像技术在现代农业生产加工过程中马铃薯品质有效监测与控制提供理论基础和技术支撑。     

苹果轻微机械损伤高光谱图像无损检测

无损检测是高光谱遥感应用研究热点之一。苹果在采摘、运输过程中易发生轻微机械损伤而影响其品质。使用高光谱成像系统分别采集54个轻微损伤的“黄香蕉”与“烟台富士”苹果可见-近红外波段(400~1 000 nm)的图像,提取苹果损伤区域的均值波谱曲线,对其进行最小噪声分离变换和基于几何顶点端元原理提取端元波谱,计算损伤区域波谱和端元波谱的光谱角,构建了端元提取光谱角苹果轻微机械损伤检测模型。通过设定光谱角阈值分别检测“黄香蕉”与“烟台富士”苹果轻微机械损伤,并与MNF变换、PCA方法检测精度进行对比分析,结果表明EESA模型检测苹果轻微机械损伤的精度最高,检测正确率分别达到94.44%和90.07%。     

基于近红外高光谱成像技术的小麦不完善粒检测方法研究

小麦作为主要的粮食作物在我国农业生产、运输、食品加工等方面占有重要地位。不完善籽粒严重影响了小麦质量与粮食安全。不完善籽粒主要在生产、存储、包装等过程中产生，目前我国小麦质量检测多以人工分选为主，但存在人主观性较强，肉眼易疲劳，且费时费力等问题，因此，如何快速准确鉴别小麦不完善粒是现阶段提高生产率和保证粮食安全的重要问题。运用高光谱成像技术和特征波段选取方法提出一种快速有效的小麦不完善粒鉴别方法。利用近红外高光谱成像系统获得1 000粒小麦样本在862.9～1 704.2 nm共256个波段的高光谱反射图像，其中包括健康粒、生芽粒、霉变粒和赤霉粒各250粒，提取每个样本感兴趣区域的平均反射率光谱作为分类特征。本文首先对提取的全波段光谱信息进行窗口平滑、一阶导数差分、矢量归一化等数据预处理，将原始光谱数据的隐藏信号放大并消除随机误差；在预处理的基础上运用伪偏最小二乘(DPLS)和正交化线性判别分析(OLDA)对光谱进行特征提取，降低数据的冗余度；最后采用仿生模式识别(BPR)建立四类小麦的鉴别模型。实验结果表明，采用全波段光谱信息建立的小麦不完善粒鉴别模型的平均识别精度达到97.8%，分析结果可知，利用近红外高光谱成像技术的全波段光谱信息对小麦不完善粒鉴别是可行的。尽管全波段光谱信息取得了较好的鉴别效果，但高光谱成像设备较为昂贵，获取高光谱全波段光谱信息数据量较大，无法满足对现场设备运算速度的高要求，因此，采用连续投影算法(SPA)对全波段光谱数据进行特征波段的选择，使波段数量由256维降低到10维，从而提高系统的可行性和运算速度。采用选取的10个特征波段建立小麦不完善粒鉴别模型，实验结果表明10个特征波段的平均识别精度仅为83.2%，分析结果可知，尽管采用10个特征波段提高了系统实时性，但鉴别准确性较差。为达到与全波段特征基本相当的鉴别效果，利用光谱特征与图像特征结合的方法建立小麦不完善粒鉴别模型，将上述选取的10个特征波段的形态信息、纹理信息和光谱信息进行结合，实验结果表明，10个特征波段的光谱信息与图像信息结合使鉴别的平均识别精度达到94.2%，此识别效果与利用全波段光谱数据的识别效果基本相当。利用高光谱成像系统探索了小麦不完善粒鉴别的可行性，通过分析以上实验可知，基于近红外高光谱成像技术对小麦不完善粒检测具有良好的效果，在有效的提高运算速度的同时也保证了系统的鉴别精度，为后期小麦不完善粒快速检测设备的开发提供了有效的研究方向。