基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取OA北大核心CSCDCSTPCD
Feature vectors determination for pest detection on apples based on hyperspectral imaging
利用高光谱成像技术，明确苹果虫害无损检测的最优特征向量，以实现对苹果虫害的快速、准确、无损检测。本文首先对646 nm波长的特征图像进行阈值分割、膨胀与腐蚀运算获得掩膜图像，并利用掩模图像对高光谱图像进行掩模和主成分分析，对获得的PC1（the first principal component，第一主成分）图像进行最大熵阈值分割以有效提取虫害区域。然后对比分析虫害区域与正常区域图像的纹理特征，提取灰度共生矩阵的4个方向的4个纹理参数（能量、熵、…查看全部>>
Insect pestilence is one of the main defects of the apple industry, which could be caused by pest entrance during apple tree growth stages. Insect pest detection in apples is important for an automatic apple quality inspection and sorting system. In this study, we intended to determine the feature vectors that can be used for nondestructive detection of apple fruit insect pests and utilized hyperspectral imaging technology to carry out an effective method fo…查看全部>>
田有文;程怡;王小奇;栗庆吉
沈阳农业大学信息与电气工程学院，沈阳 110866沈阳农业大学信息与电气工程学院，沈阳 110866沈阳农业大学植物保护学院，沈阳 110866沈阳农业大学信息与电气工程学院，沈阳 110866
信息技术与安全科学
无损检测主成分分析图像处理光谱特征高光谱成像
nondestructive examinationprincipal component analysisimage processingspectral characteristichyperspectral imaging
《农业工程学报》 2014 (12)
132-139,8
农业部公益性行业（农业）科研专项资助项目（201103024）；辽宁省教育厅科学技术研究资助项目（L2011114）
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