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基于MSC-CFS-ICA的苹果轻微损伤高光谱检测方法
| 专利名称： | 基于MSC-CFS-ICA的苹果轻微损伤高光谱检测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于MSC‑CFS‑ICA的苹果轻微损伤高光谱检测方法。本发明提供了一种基于MSC‑CFS‑ICA的苹果轻微损伤高光谱检测方法，包括：获取苹果样本的原始高光谱图像；提取原始高光谱图像的平均光谱反射率数据；使用多元散射校正算法对原始高光谱的平均光谱反射率进行预处理；针对预处理后的光谱数据采用了基于相关性的特征选择算法，选择出与苹果损伤分类相关性高的特征波长；基于特征波长使用独立成分分析变换获得损伤图像，通过自适应阈值分割算法得到损伤区域，完成苹果损伤的检测。本发明的有益效果：本发明是使用美国SOC710VP高光谱成像仪，采集波段范围为400～1000nm(共128个波段)的富士苹果正常及不同损伤时间的高光谱图像。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 江南大学 |
| 发明人： | 李光辉;张萌 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201811325326.6 |
| 公开号： | CN109253975A |
| 代理机构： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 |
| 代理人： | 冯瑞 |
| 分类号： | G01N21/25(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21 |
| 申请人地址： | 214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号 |
| 主权项： | 1.一种基于MSC‑CFS‑ICA的苹果轻微损伤高光谱检测方法，其特征在于，包括：获取苹果样本的原始高光谱图像；提取原始高光谱图像的平均光谱反射率数据；使用多元散射校正算法对原始高光谱的平均光谱反射率进行预处理；针对预处理后的光谱数据采用了基于相关性的特征选择算法，选择出与苹果损伤分类相关性高的特征波长；基于特征波长使用独立成分分析变换获得损伤图像，通过自适应阈值分割算法得到损伤区域，完成苹果损伤的检测。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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