共 16 条
基于最小噪声分离的籽棉异性纤维高光谱图像识别(英文)
被引：12
作者：
魏新华
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吴姝
[1
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徐来齐
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沈宝国
[2
]
李玫瑾
[1
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机构：
[1] 江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室
[2] 江苏省联合职业技术学院镇江分院
来源：
关键词：
棉花;
检测;
图像处理;
异性纤维;
高光谱成像;
降维;
最小噪声分离;
D O I：
暂无
中图分类号：
O657.3 [光化学分析法（光谱分析法）];
TS102.21 [];
学科分类号：
摘要：
针对籽棉表层多类难检异性纤维,包括纸屑、白发、丙纶丝、化纤和地膜等5种白色物质,采用高光谱技术和最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)分析方法对含有异性纤维的籽棉图像进行研究。该文在400～1 000 nm的光谱范围内采集高光谱图像,根据光谱曲线选取子区域,应用最小噪声分离分析方法降维、去噪。取MNF变换后的前4幅分量图像,通过视觉评价,选定最佳成分图像并融合中值滤波、灰度变化等图像处理的方法确定最佳分割图像,提取异性纤维。试验结果表明,对于以上5种异性纤维,该方法的识别率达到91.0%。该研究可为棉花异性纤维检测系统的开发提供参考。
引用
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页码：243 / 248
页数：6
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