基于SVD的苹果粉质化高光谱散射图像特征提取

• 作者: 朱启兵 黄敏
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 关键词: 高光谱散射图像技术 苹果 粉质化 SVD PLSDA
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 767-770
• 分类号: O657.3
• 字数: 3351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2011)03-0767-04

摘要

粉质化是影响苹果等级的重要口感参数.采用高光谱散射图像进行了苹果粉质化的无损检测研究.利用奇异值分解方法对样本600～1 000 nm 共81个波长20 mm范围内的敝射图像进行奇异值分解,将获得的奇异值作为粉质化表征参数,结介偏微分最小二乘判别分析建立苹果粉质化分类模型.结果缸示,对不同产地和不同储藏条件下的样本,其两分类模型(粉质化和非粉质化)的分类精度为76.1%～80.6%,优于平均值特征提取方法(75.3%～76.5%).分析表明,奇异值分解可以有效地提取高光谱敞射图像的特征,用此特征建立粉质化分类模型可以区分粉质化和非粉质化的苹果,但分类精度有待于进一步提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱启兵	江南大学通信与控制工程学院	56	481	14.0	19.0
2	黄敏	江南大学通信与控制工程学院	68	518	13.0	19.0