基于近红外高光谱图像分析的小麦硬度预测方法

摘要

本发明涉及一种基于近红外高光谱图像分析的小麦硬度预测方法，属于小麦硬度检测技术领域。该方法主要包括：自动采集麦粒的近红外高光谱图像，判别有效的麦粒目标，分割单个完整麦粒的子图像，确定麦粒的长轴方向，对整个麦粒进行数字形态学处理，得到可表征单个麦硬度的灰度子图像。针对该子图像的光谱数据，运用麦粒硬度预测软件预测出检验麦粒的具体硬度值，实现小麦硬度的自动无损检测。

主权项

基于近红外高光谱图像分析的小麦硬度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取麦粒的近红外高光谱图像，选取麦粒轮廓比较清晰的波长下的图像进行图像处理，依据图像分割后目标的面积信息，准确判别出有效的麦粒目标，分割出单个的完整麦粒的子图像；步骤二：针对单个麦粒的灰度图像进行图像处理和分析，选取能够很好表征麦粒硬度特性的图像子区域，得到可表征单个麦粒硬度的灰度子图像；步骤三：针对可表征麦粒硬度的灰度子图像，确定出每个像素点在麦粒高光谱数据立方体中的坐标，并将这些点的光谱求平均光谱作为该麦粒的光谱曲线；步骤四：对平均光谱数据进行预处理，以选取合适的波段，并消除由于测量小麦籽粒时因麦粒颗粒不均、散射、各种噪声及物理扰动使光谱产生的差异；步骤五：输入麦粒的有效光谱曲线，运用麦粒硬度预测软件预测出检验麦粒的具体硬度值。