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利用高光谱图像自动阈值方法和最佳波长选择，用于虫害菜豆的检测
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上传时间: 2021-03-24
详细说明：蔬菜大豆中的昆虫破坏了大豆产品的质量和安全性。 因此，必须开发出一种无害技术来检测受害昆虫的植物大豆。 提出了一种基于高光谱图像的有效检测方法，该方法通过自动阈值分割和使用模糊粗糙集模型的最佳波长选择来选择感兴趣区域（ROI）。 对于362个豆样品，提取了ROI的三个图像特征（即熵，能量和均值）作为分类特征，其光谱区域覆盖400-1000 nm，包含94个波长。 然后使用基于热电荷算法（FRSTCA）的模糊粗糙集模型选择三个或三个以下最佳波长。 支持向量数据描述（SVDD）用于开发害虫大豆的分类模型。 对于豆类的预测样本，分类结果表明使用基于自动阈值分割的自动提取ROI方法正确分类了正常样本的100.0％。 虫害标本的分类准确度为91.7％，而FRSTCA选择两个波长可达到98.8％的整体分类准确度。
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