论文目录 | |
摘要 | 第1-9页 |
Abstract | 第9-12页 |
1 绪论 | 第12-24页 |
· 课题来源 | 第12页 |
· 研究目的与意义 | 第12-13页 |
· 国内外研究现状 | 第13-21页 |
· 透射和半透射高光谱成像的农产品检测 | 第13-15页 |
· 反射高光谱成像的农产品检测 | 第15-18页 |
· 多源信息融合技术的农产品检测 | 第18-20页 |
· 基于高光谱的马铃薯内外品质检测 | 第20-21页 |
· 对已有研究的思考和分析 | 第21-22页 |
· 研究内容 | 第22-23页 |
· 技术路线 | 第23页 |
· 本章小结 | 第23-24页 |
2 基于半透射和反射高光谱图像维的马铃薯品质多分类方法研究 | 第24-46页 |
· 概述 | 第24页 |
· 高光谱成像系统 | 第24-27页 |
· 高光谱成像技术简介 | 第24-25页 |
· 半透射高光谱成像系统 | 第25-26页 |
· 反射高光谱成像系统 | 第26-27页 |
· 试验材料 | 第27页 |
· 样本集划分 | 第27-28页 |
· 半透射和反射高光谱图像采集 | 第28页 |
· 半透射和反射高光谱图像分析 | 第28-40页 |
· 图像背景分割方法 | 第28-30页 |
· 图像颜色模型 | 第30-37页 |
· 图像特征提取 | 第37-38页 |
· 建模方法 | 第38-39页 |
· 特征变量选择方法 | 第39-40页 |
· 基于图像信息不同变量选择方法的马铃薯品质检测方法研究 | 第40-44页 |
· 等距映射(Isometric Mapping,Isomap) | 第40-41页 |
· 最大方差展开(Maximum Variance Unfolding,MVU) | 第41-42页 |
· 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE) | 第42-43页 |
· 不同变量选择方法的比较 | 第43-44页 |
· 本章小结 | 第44-46页 |
3 基于半透射和反射高光谱光谱维的马铃薯品质多分类方法研究 | 第46-57页 |
· 概述 | 第46页 |
· 试验材料与仪器 | 第46页 |
· 数据处理方法 | 第46-49页 |
· 光谱预处理方法 | 第46-47页 |
· 光谱变量选择方法 | 第47-49页 |
· 半透射和反射高光谱的光谱分析 | 第49-51页 |
· 原始光谱分析和样本集划分 | 第49-50页 |
· 光谱预处理 | 第50-51页 |
· 基于光谱信息变量选择方法的马铃薯品质检测研究 | 第51-55页 |
· 局部保持投影(Linearity Preserving Projection,LPP) | 第51-52页 |
· 局部切空间排列(Local Tangent Space Alignment,LTSA) | 第52-53页 |
· 局部线性协调(Locally Linear Coordination,LLC) | 第53-54页 |
· 不同降维方法的比较 | 第54-55页 |
· 本章小结 | 第55-57页 |
4 不同高光谱成像方式图像和光谱信息融合的马铃薯品质多分类方法研究 | 第57-60页 |
· 概述 | 第57页 |
· 试验材料与仪器 | 第57页 |
· 基于图像和光谱信息融合的马铃薯品质多分类模型 | 第57-58页 |
· 融合模型与图像或光谱信息模型的比较 | 第58-59页 |
· 本章小结 | 第59-60页 |
5 不同高光谱成像方式的轻微绿皮马铃薯检测方法研究 | 第60-66页 |
· 概述 | 第60页 |
· 试验材料与仪器 | 第60页 |
· 光谱分析 | 第60-61页 |
· 图像分析 | 第61-62页 |
· 样本集划分 | 第62页 |
· 基于光谱信息的轻微绿皮马铃薯检测模型的建立 | 第62-63页 |
· 光谱预处理方法 | 第62-63页 |
· 光谱信息降维方法 | 第63页 |
· 基于图像信息的轻微绿皮马铃薯检测模型的建立 | 第63-64页 |
· 不同高光谱成像方式的轻微绿皮马铃薯融合模型的建立 | 第64页 |
· 本章小结 | 第64-66页 |
6 结论与展望 | 第66-69页 |
· 结论 | 第66-68页 |
· 展望 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-78页 |
附录 | 第78-79页 |
致谢 | 第79页 |