【摘要】：紅棗作為新疆的可食用作物,同時也是重要的經(jīng)濟作物,它不僅含有豐富的營養(yǎng),還在醫(yī)學(xué)上有一定的應(yīng)用價值,因此受到廣大消費群體的喜愛。在生產(chǎn)加工前首先要進行紅棗外部品質(zhì)的檢測,因此對于生產(chǎn)與加工后的紅棗品質(zhì)來說,紅棗的外部品質(zhì)檢測尤為的重要。為實現(xiàn)南疆紅棗多目標外觀品質(zhì)檢測及南疆棗園紅棗的精細化研究。本論文利用反射吸收特征峰特征波段對室內(nèi)不同角度采集條件與戶外不同角度采集條件進行了實驗研究,利用高光譜圖像信息識別病變紅棗并對病變紅棗與包含枝干的棗園中的紅棗(掉落與未掉落紅棗)的高光譜圖像進行了識別分類的xO究,具體的內(nèi)容如下:(1)首先分析室內(nèi)正常紅棗四個反射吸收特征峰波段,經(jīng)過分析應(yīng)用989nm與1443nm做波段比得到多目標紅棗識別圖像,為減少室內(nèi)采集時雜散光的干擾對室內(nèi)不同角度的入射光源所采集的反射光譜(30度、45度、60度)根據(jù)室內(nèi)紅棗的四個明顯反射吸收峰的反射值進行平均差值分析,得出入射光源為60度(與水平面夾角)的反射平均值最大為0.074638,獲取的信息也是最多的,是比較適合的角度,說明入射光角度不同反射光譜會有一定差異。最后利用高光譜圖像技術(shù)采集病變紅棗高光譜圖像信息,對病變紅棗高光譜原始圖像進行黑白校正,分別采用主成分分析、特征波段比和HSV顏色空間變換三種圖像增強方法,三種增強后的圖像應(yīng)用支持向量機對病變區(qū)域進行分類與精度分析評價,最后基于主成分析的圖像分類精度最高,其總精度為99.115%,Kappa系數(shù)為0.9879,并對120個病變紅棗進行主成分分析并分類驗證得出病變紅棗的病變區(qū)域能夠被識別并且分類平均總精度為97.2%,Kappa系數(shù)為0.96,說明主成分分析法為病變紅棗的最佳圖像增強方法,可實現(xiàn)高光譜圖像技術(shù)對病變紅棗的多目標識別與分類并計算出病變區(qū)域面積。(2)為減少戶外采集時雜散光的干擾,運用本實驗室設(shè)計的偏振二向性測量儀器模擬戶外條件對不同角度(0度、10度、20度、30度)采集的反射信息進行平均反射差值分析,得出0度角(垂直于紅棗的角度)獲取的反射信息量最多,是較適合的采集角度,說明不同角度采集的反射信息,反射信息也會有一定差異。在戶外棗園應(yīng)用高光譜相機采集不同角度(0度、10度、20度、30度)的紅棗反射光譜,根據(jù)四個明顯反射吸收峰939nm、1130nm、1368nm、1718nm的反射差值進行分析得出0度的(相機水平平行于地面)平均反射差值最大達到0.3715,對比室內(nèi)模擬多角度實驗優(yōu)選出較適合的戶外采集角度,說明在戶外0度的采集角度是比較合適的。提出了對棗園高光譜圖像應(yīng)用明顯吸收峰的1130nm、1368nm的特征波段比圖像,NDVI圖像和1718nm的單波段圖像構(gòu)建RGB偽彩色圖像,將紅棗從背景中分離凸顯紅棗的特征信息,選取戶外棗園紅棗光譜以此建立戶外棗園紅棗光譜數(shù)據(jù)庫。利用戶外高光譜設(shè)備采集棗園紅棗高光譜圖像信息,首先對黑白校正后的圖像構(gòu)建偽彩色確定圖像分類類別,分類類別為紅棗、枝干、土地、背景。確定類別后應(yīng)用歸一化植被指數(shù)(NDVI)法、獨立主成分分析法、MNF最小噪聲分離法、主成分分析法四種方法進行圖像增強處理,通過對比采集光譜圖像時的真實觀測,確定主成分分析為最優(yōu)圖像增強處理方法,然后對主成分增強后的棗園紅棗高光譜圖像進行監(jiān)督分類的支持向量機、BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最大似然、最小距離、馬氏距離、平行六面體、光譜填圖的七種分類方法對圖像進行分類并進行精度分析與評價,最后確定分類總精度為99.668%,Kappa系數(shù)為0.9937的基于主成分分析的支持向量機為戶外棗園紅棗高光譜圖像識別與分類的最佳方法,可實現(xiàn)對大面積棗園紅棗的識別與分類。
【學(xué)位授予單位】：塔里木大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;S665.1

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