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1.
针对光谱反射率研究中因训练样本数据量大造成的冗杂等问题,提出了一种基于RGB信息进行聚类的样本分类方法。首先对颜色进行聚类并确定聚类个数,后对每一类光谱反射率使用BP神经网络分别进行重建。对于实验结果,使用ΔE00、均方根误差(RMSE)以及适应度系数等标准进行评价,同时与主成分分析算法进行对比。从实验分析可得出,在聚类数目为7时光谱反射率重建效果最好,这时的平均CIE2000的色差为0.836,平均RMSE为0.0149,平均适应度系数为99.82%,并且,在最后对重建色差较大的色块进行了优化处理。实验证明,颜色聚类方法可以很好的应用于光谱反射率重建。  相似文献   
2.
针对马铃薯晚疫病,提出了将病害叶片和健康叶片联合测试并提取有效特征波长的检测方法。对健康和病害叶片的光谱图像进行主成分分析,并从主成分图像的权重系数曲线中提取出6个健康叶片特征波长和病害叶片特征波长。基于健康叶片与病害叶片的6个特征波长做第二次主成分分析,将特征波长优化至712.19 nm、749.70 nm和841.47 nm,再基于这3个特征波长做主成分分析,选用主成分中对比度最明显的图像来识别病害区域。研究表明,采用健康叶片与病害叶片联合使用并结合二次主成分分析可实现马铃薯叶片病害的设别,且识别率可达100%。  相似文献   
3.
高光谱成像技术实现马铃薯叶片叶绿素无损检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对马铃薯叶片,依托高光谱成像技术实现叶片叶绿素含量的无损检测。利用相关性分析获得马铃薯叶片叶绿素敏感波段,结合植被指数,建立基于光谱导数、植被指数的叶绿素含量传统预测模型与贝叶斯正则化-反向传播(BR-BP)神经网络模型。以489 nm光谱一阶导数值、修正型叶绿素吸收植被指数(MCARI)、陆地叶绿素指数(MTCI)为自变量建立BR-BP神经网络模型,其校正集决定系数、预测集决定系数、均方根误差分别为0.8464,0.6804,0.0746。研究表明,传统模型中光谱一阶导数-幂函数模型可较为准确地预测叶绿素含量,BR-BP神经网络模型相比传统预测模型具有更高的预测精度,因此可以实现马铃薯叶片叶绿素无损检测。  相似文献   
4.
为了快速检测马铃薯晚疫病,采用高光谱成像技术对马铃薯晚疫病的空谱信息进行对比研究以得到最佳判别手段。使用高光谱相机采集病害侵染0~6 d的高光谱图像,同时选取第6 d典型晚疫病病害的高光谱数据作为研究对象。采用二阶导数结合主成分分析和二次主成分分析分别从光谱和空间两个方面进行特征提取,之后基于特征波段反射率和主成分图像灰度值建立K最近邻分类算法、BP神经网络、决策树算法3种识别模型对不同时期病害进行识别。实验结果表明:基于二次主成分图像的灰度值结合BP神经网络建立的模型对马铃薯晚疫病的识别具有良好的成效,其识别率达96.6%。利用主成分图像灰度值建立的3种模型既减少了波段的冗余又提高了识别率,为研究和开发实时在线检测仪器提供了参考。  相似文献   
5.
为了更好地研究马铃薯光谱特性,对马铃薯植株的植叶面积进行了探究。采用Spectrocam多光谱相机对光以不同照射角度照射下的植叶面积进行数据采集,并运用软件对数据进行二值化处理和亮度处理。实验结果表明,在中心波长为750nm和800nm的通道下,计算出的马铃薯植叶面积差异不大,但是将两者的二值图与原图进行细节对比,中心波长为800nm的通道的二值图与原图较为吻合,所以中心波长为800nm的通道是计算马铃薯植叶面积的最优通道。  相似文献   
6.
谢冬柏  李欣庭  单国  陈宇 《表面技术》2017,46(1):200-205
目的通过对金属承痕客体表面使用腐蚀液进行处理,以提高其在常用的可见光源环境中的成像质量。方法对铝及铅板表面形成的线条及凹陷状痕迹,使用不同光源时光学显微镜下的成像特点进行研究,对高倍率下影响成像效果的色散现象进行分析。使用无水乙醇与50%(质量分数)丙酮的混合溶液对金属表面的痕迹进行前处理,对其成像质量进行检验,并讨论引起变化的原因。结果金属客体表面线条状痕迹中存在的微小线条会引起照明光的干涉现象,在显微拍照过程中能形成不同颜色的明暗条纹,极大地影响观察拍照质量。使用腐蚀液对金属客体表面痕迹进行腐蚀,可增大纳米尺度塑性变形部位的几何尺寸,改善显微镜的拍摄质量。结论使用特殊的腐蚀液对金属客体表面痕迹进行适当处理,可消除金属承痕客体在光学成像系统中干涉现象的发生,用此方法对金属表面痕迹进行前处理,可得到一种显微摄影条件下提高微小痕迹成像质量的方法。  相似文献   
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