基于统计方法的动态光谱差值提取

为实现血液成分无创检测,针对动态光谱(dynamic spectrum, DS)时域单拍提取法存在的不足,提出时域差值提取法,即顺序提取各波长对数光电脉搏波上相距理想差值间隔的两对应采样点的绝对差值构成差值DS,利用统计方法优选若干有效差值DS进行叠加平均获取最终DS输出。对48例志愿者的实验数据分别利用差值提取法和单拍提取法进行DS提取,结果表明：差值提取法提取DS的去噪效果略优于单拍提取法;对单一个体可获取有效DS的平均个数由48个改善为130个,有效DS间均方误差的平均值由0.39改善为0.006,运算速度提升了近20倍。新方法显著提高了DS提取的质量。     

提高DS法无创血液成分检测信噪比的方法与分析

为了提高血液成分无创检测精度,增加预测模型稳定性,对基于动态光谱(dynamic spectrum,DS)的血液成分无创检测仪器和预处理方法进行了定量信噪比分析与实验验证。在DS数据提取时加入boxcar积分器、降低波长分辨率、均衡DS信噪比和剔除粗大误差等预处理方法,使得各个波段上的DS数据信噪比得以均衡,提高了DS的总体信噪比。利用DS数据采集平台对两名志愿者连续多次测试,同一个体的DS数据相关度分别从0.934和0.953分布提高到了0.991和0.987,而不同个体间DS数据相关度与同一个体DS数据相关度差距也显著增加, 结果表明这些方法可以提高DS数据信噪比。无创血液成分检测信噪比定量分析可有效指导预处理方法的选择,为无创血液成分检测的临床应用创造了条件。     

动态光谱的单拍提取

为了提高动态光谱(dynamic spectrum,DS)数据处理方法的效率与精度,采用单拍提取技术,即对所采集全部波长对应的光电容积脉搏波(photoelectric plethysmography,PPG)叠加平均所得到的全波段PPG,以单个脉搏为周期,提取其上升沿作为模板;用该模板校正各个波长PPG的上升沿,再以...     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

无创血液成分检测全波段信号信噪比均衡

为充分扩展动态光谱无创检测血液成分的种类和提高检测精度,在全波段范围内对光源、组织吸收和传感器的灵敏度进行统筹考虑,通过光源补偿和加入远心透镜设计不仅扩大了有效光谱检测范围,而且均衡了全波段范围光电脉搏波信噪比,提高了动态光谱信号整体信噪比并扩大了测量带宽。动态光谱质量评估的方法验证了该方法的有效性:将可见动态光谱的有效检测范围从600～1000nm拓宽到500～1135nm,近红外动态光谱的有效检测范围从900～1 100nm拓宽到900～1 700nm,既为基于动态光谱无创检测新的血液成分创造了条件,也可进一步提高已可检测血液成分的精度。     

消除个体条件测量差异的动态光谱及其频域提取法的研究

在近红外光谱的皮肤无创检测中,个体差异是一个相当大的技术难题。在血液成分无创检测中,个体差异包括毛发、角质层、表皮、真皮、皮下组织、肌肉、骨骼等。研究表明,个体差异随着个体不同而不同,是阻碍血液成分无创检测技术实用化的重要因素。文章提出了基于光电容积脉搏波的产生机理和傅里叶变换的检测血液成分浓度的新方法——频域提取法,这种方法可以消除测量中由于皮肤组织和肌肉组织产生的差异;提出了动态光谱的概念,从理论和实验两个方面说明了这种方法的优点,并通过实验直接提取了各波长中仅由血液成分产生的吸光度光谱图,对于近红外光谱无创检测血液成分的实际应用有着重要意义。     

利用少量波段近红外光谱图像鉴定玉米种子纯度

为实现玉米杂交种的自动化快速分选,提出了应用少量近红外波段光对玉米种子进行成像,获取种子光谱图像并提取纹理特征来鉴定玉米杂交种纯度的方法。采集5个玉米品种的母本和杂交种在4个短波近红外波段的透射光谱图像和4个中波近红外波段的反射光谱图像,采用白板标定校正光谱图像,运用中值滤波、大津法去除噪声,从背景中分割出种子,应用灰度分布统计,灰度共生矩阵提取纹理特征,对同一粒种子拼接其在各波长处的特征数据,应用主成分分析和正交线性判别分析降维并获得子空间的最佳可分性,使用支持向量机建立透射和反射光谱图像纯度鉴定模型。透射和反射模型对5个玉米品种平均正确鉴别率均在85%以上。表明利用少量波段的近红外光谱图像鉴定玉米杂交种纯度是可行的。     

高光谱成像的水稻螟虫蛀入检测方法

为了控制水稻螟虫预警和喷洒农药用量,实现对水稻螟虫虫害的无损检测,提出了基于主成分分析特征波段检测方法和基于迭代阈值的最优波段检测方法,确定了水稻茎秆螟虫检测的特征波段和最优波段,提取出单波段和组合波段的图像来分割虫孔,从而实现水稻螟虫的精准的无损检测。首先通过高光谱得到的120个样品反射率信息分析确定了光谱区域为450～1 000 nm。基于主成分分析特征波段检测方法,对高光谱图像进行主成分分析,通过前五个主成分图像比较确定第三主成分图像为最佳,然后根据第三主成分图像中各个波段的贡献率来选取特征波长（668.8和750 nm）,最后结合全局阈值分割和图像掩膜等图像处理方法实现对虫孔区域的判别。而利用基于迭代阈值的最优波段检测方法,在可见光波段450～750 nm范围和近红外波段750～1 000 nm范围内应用混合距离挑选最佳的单波段,通过单波段来确定组合波段,对单波段和组合波段进行迭代阈值分割,其中753.5 nm波长分割效果最好,故确定753.5 nm为最优波长,然后提取该波长的图像采用一种基于迭代阈值虫孔提取方法和形态学处理,最后能对水稻茎秆虫孔区域进行判别来实现水稻茎秆虫害是否存在。对60个虫害水稻茎秆和60个正常水稻茎秆进行检测,应用基于主成分分析特征波段检测方法在668.8和750 nm波长处检测率分别为95.8%和93.3%,而应用基于迭代阈值的最优波长检测方法在753.5 nm波长处检测率高达96.7%。说明利用基于迭代阈值的最优波长检测方法对水稻螟虫的检测更加精确,也说明所获取的特征波段和最优波段为以后水稻螟虫虫害的多光谱成像技术提供了理论参考。     

基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测

利用BP神经网络预测方法,建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。试验共测量了150个田间土壤样本的近红外光谱,首先采用局部加权散点图平滑滤波法对光谱曲线进行了平滑处理,然后根据对目标参数进行的聚类分析结果进一步平均了输入光谱,最后将反射光谱数据进行对数转换后与目标数据一起进行了归一化处理。对预处理后的光谱数据首先进行主成分分析,然后提取贡献率超过99.98%的主成分建立BP神经网络模型。对土壤有机质含量的分析结果：模型拟合精度为0.999,预测精度达到0.854。对于土壤全氮含量的分析结果：模型的拟合精度近似为1,预测精度达到了0.808。研究表明,基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测模型具有较高的鲁棒性和较强的容错能力。     

灵武长枣VC含量的高光谱快速检测研究

采用可见-近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法检测灵武长枣维生素C(VC)含量，探究一种全新的水果内部成分的快速无损检测方法。采用高效液相色谱法(HPLC)测得长枣的VC含量化学值，可见-近红外高光谱成像系统采集164个灵武长枣400～1 000 nm的高光谱图像，利用ENVI4.8软件提取图像的感兴趣区域(region of interest，ROI)，计算其平均光谱，获得光谱值，将化学值与光谱值通过The UnsecramblerX 10.4软件建立模型。利用蒙特卡洛交叉验证法剔除异常值，采用光谱理化值共生距离法(sample set partitioning based on joint x-y distance，SPXY)进行样本划分以提高模型的预测性能；对光谱采用移动平滑(moving average)、中值滤波(median filter)、归一化(normalize)、基线校准(baseline)、多元散射校正(multiple scattering correction，MSC)、去趋势(detrending)和标准正态变量变换(standard normal variate，SNV)等7种方法进行预处理；为进一步减少数据量，降低维度，提高运算速度，使用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)、无信息变量消除算法(uninformative variable elimination ，UVE)和连续投影算法(successive projections algorithm，SPA)提取特征波长，以期实现以少数波段代替全波段；将全波段光谱(full spectrum，FS)以及CARS, UVE和SPA三种方法提取的特征波长分别建立偏最小二乘(partial least squares wavelength regression，PLSR)和支持向量机(support vector machine，SVM)模型，从而确定最优的建模模型。利用蒙特卡洛交叉验证法共剔除7个异常样本，采用SPXY法将剔除异常样本后的157个数据区分为校正集和预测集，校正集中样本个数为117，预测集中样本个数为40。将未经光谱预处理的建模结果与分别经过七种光谱预处理的建模结果相比，选择未经光谱预处理的数据进行后续分析；将未经光谱预处理的光谱值采用CARS，UVE，SPA方法进行提取特征波长，CARS共优选出406，415，487，631，636，655，660，665，670，684，689，694，723，732，747和881 nm下的光谱变量16个，利用CARS提取出的特征波长占总波长的12.8%；UVE共优选出406，415，627，631，636，651，655，660，665，670，675，679，684，689，694，699，703，708，742，747，751，756，761，766，771，775，780，785，790，795，919和924 nm下的32个特征波长，利用UVE提取出的特征波长占总波长的25.6%；SPA共优选出401，665，684 nm三个特征波长，利用SPA提取出的特征波长占总波长的2.4%。将全波段光谱与提取出的特征波长建立PLSR模型和SVM模型，对比模型结果显示UVE-SVM模型最优，其R2_c为0.847 1，R2_p为0.714 9，说明UVE有效地对光谱进行降维，简化了数据处理过程。本研究对高光谱成像技术在水果领域的应用进行了有益探索，探究了一种全新的灵武长枣VC含量的无损检测方法，相应建立的可见-近红外高光谱模型为其他水果成分的快速检测提供了理论基础。     

可见-近红外光谱用于鉴别山羊绒与细支绵羊毛的研究

近红外光谱作为快速、无损的检测技术,近年来在国内外越来越受到广泛关注。针对山羊绒与细支绵羊毛的可见／近红外光谱的特点,提出了应用主成分分析(PCA)结合人工神经网络（ANN）进行山 羊绒与细支绵羊毛的鉴别,并建立了羊毛、羊绒分析模型。应用可见／近红外反射光谱获取山羊绒与细支绵羊毛的光谱曲线,利用主成分分析对原始光谱数据进行处理,根据主成分的累计贡献率99.8%选 取主成分数6,并将所选取的6个主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。实验结果表明,16个未知样本的鉴别全部 正确,表明可见／近红外光谱结合主成分分析和神经网络技术对山羊绒与细支绵羊毛进行快速鉴别是可行的。     

动态光谱提取方法的对比研究

针对现有的频域法和单沿法这两种动态光谱提取方法进行了对比与研究.理论及实验结果表明,虽然两种方法提取动态光谱的角度不同,但其本质是相同的:源于动态光谱的基本原理、信号统计特性和平均作用的利用;对于周期、幅值较稳定的脉搏波,两种方法都能够提取高精度的动态光谱;相比较频域法,单沿法能够更好地抑制手指的抖动、光纤探头压力的改...     

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量

利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择 638,734,752,868,910,916和938 nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。     

顾及土壤湿度的土壤有机质高光谱预测模型传递研究

高光谱遥感技术作为当前遥感发展的前沿科技,通过电磁波与地物的相互作用,可以定量反演地物的物理化学性质。土壤有机质是重要的土壤养分信息参数,利用高光谱遥感技术快速获取其含量信息可以为精准农业的发展提供必要的数据支撑。然而,由于受到外部参数差异的干扰,导致建模精度降低的同时,还会造成已有模型传递性的“失效”。为了消除湿度差异的干扰,进一步拓展已有模型的适用空间,以江汉平原滨湖地区为例,通过对95个土壤样本进行加湿处理,在实验室自然风干的条件下,量测得到13套不同湿度等级土壤样本的可见—近红外反射光谱数据,建立了各湿度等级下土壤有机质的光谱反演模型,研究水分差异对建模精度的影响;在此基础上,运用Direct Standardization(DS)算法对湿土光谱进行校正,进而探讨该算法在提高模型传递性能方面的潜力。结果表明：基于风干土光谱建立的模型预测精度最高,未经校正的湿土光谱无法通过该模型进行土壤有机质含量预测,预测偏差在-8.34～3.32 g·kg-1,RPD在0.64～2.04;经过DS算法校正后的湿土光谱可以通过该模型进行土壤有机质含量预测,预测偏差降低至0,RPD值提高至7.01。研究表明DS算法能有效降低湿度差异对光谱反演土壤有机质的影响,使土壤有机质光谱反演模型适用于不同水分含量的土壤样本。     

土壤全氮田间Vis/NIR光谱测定方法研究

应用Vis/NIR光谱直接测定原始土壤属性具有重要的研究和应用价值。选取我国中部水稻土和潮土共103个土样,对比分析了两种土壤在田间环境下的湿态(R_w)和干态(R_d)光谱特征。采用相对变换光谱方法对湿态光谱进行了处理,结果表明该方法能够有效降低土壤水分的干扰和消除部分噪声,得到的变换光谱(R_n)与干态光谱在信息量和特征方面具有很高的相似度。以此建立了土壤TN的PLS回归估计模型,检验结果表明,R_n对水稻土和潮土TN的估计模型精度均高于R_w,修正判定系数分别从0.26和0.46提高到0.53和0.62。因此,相对光谱变换方法能够有效提高应用田间土壤光谱估计土壤参数的能力,建立的PLS模型可以用于测定TN含量,研究结果可作为实现田间实时分析土壤属性的工作基础。     

应用可见/近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究

为了实现纤维种类的快速鉴别,选用了棉、麻、毛、丝、天丝5种纤维,提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别纤维品种的新方法。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种纤维的光谱曲线,用主成分分析方法(PCA)对光谱数据进行模式特征分析,根据主成分的累积贡献率选用前6个主成分数进行建模和预测,通过建立最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)对主成分分析模型进行优化,将前6个主成分作为最小二乘支持向量机的输入变量,建立PCA-LS-SVM模式识别模型,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。5个品种的纤维训练集样本200个用于PCA-LS-SVM的模型的建立,对其余预测集样本50个进行验证,结果能准确的区分预测集的5种纤维。并提出主成分分析结合最小二乘支持向量机的光谱数据分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为纤维品种快速鉴别提供了一种新方法,为维护消费者权益,保证纺织品质量,实现纺织原料及其制品的合理化生产与交易具有重要的意义。     

基于可见-近红外光谱的植物叶绿素含量无损检测方法研究

叶绿素含量是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实施精细农业的关键技术之一。文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法。采用透反射测样方式获取了植物叶片的可见-近红外光谱,并对获得的500～900 nm光谱数据进行平滑、一阶微分以及小波变换等预处理,然后采用偏最小二乘法(PLS)建立了植物叶片叶绿素含量与叶片吸收光谱的定量分析模型,最后利用该模型对预测集样本进行预测。预测集中样本的预测值与标准值之间的相关系数为0.93,预测均方根误差为1.1 SPAD。实验结果表明,利用可见-近红外光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,这对今后实现快速无损检测植物叶绿素含量具有重要的指导意义。     

Biological image processing via Chaotic Differential Search and lateral inhibition

In this paper, we propose a hybrid biological image processing approach, which is based on Chaotic Differential Search (CDS) algorithm and lateral inhibition (LI) mechanism. We named this hybrid biological image processing approach as LI-CDS. Differential Search (DS) algorithm is a new bio-inspired optimization algorithm mimicking the migration behavior of an organism, and has been successfully used for solution of coordinate system transformation. The property of chaotic variable is integrated into DS to improve its search strategy so that it can escape from the local optimum. Furthermore, lateral inhibition mechanism, which is verified to have good effects on image edge extraction and image enhancement, is employed to pre-process images involved. In this hybrid biological image processing mechanism, our proposed LI-CDS method incorporates both advantages of chaos theory and lateral inhibition mechanism. Series of comparative experimental results by using LI-CDS, DS, CDS and Particle Swarm Optimization (PSO) demonstrate that the proposed LI-CDS performs better than the other three methods.