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羊肉新鲜度受多种因素影响，通常由多个指标来综合评价，常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息，但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与多指标的快速检测羊肉新鲜度的可行性，提出一种稀疏核典型相关分析方法，借助实验室测定的多个标准值，研究多指标的羊肉新鲜度无损检测。采集了70个代表各级新鲜程度的羊肉样本400~1 000 nm高光谱图像，采用实验室方法测定了挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数(TAC)标准值，选择感兴趣区域(ROIs)提取代表性光谱图像，利用所提出的特征提取方法提取光谱特征信息，并按照3:1划分校正集和预测集，利用三层神经网络进行分类识别试验。结果表明，新鲜度等级分类总体精度(OA)为0.939 3，Kappa系数为0.906 0，均方根误差(RMSEC)为0.297。研究表明，所提出的多指标光谱特征提取方法可用于快速无损检测羊肉新鲜程度，为采用高光谱成像综合多个新鲜度检测指标，改善由于单一检测指标造成评价模型的适用性和鲁棒性提供了基础。 相似文献
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基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
针对羊体图像复杂背景、不均匀光照且含有大量噪声等特点,提出一种融合多尺度分水岭的改进Graph Cut分割模型.引入多尺度分水岭对图像进行预分割,将基于像素级的Graph Cut算法转化为基于区域的算法以提高分割的效率.通过标记前景和背景种子点,利用模糊C均值算法实现前景和背景区域聚类.将多尺度分水岭分割的区域作为图割的顶点,以Lazy Snapping为框架计算图的边界项和数据项,并构造能量函数,通过最大流/最小割算法求解能量函数的最小值,从而实现图像分割.通过使用不同的分割算法进行实验比较,结果表明改进的算法在准确性和高效性方面都具有很好的性能. 相似文献
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