一种用近红外高光谱图像识别霉变花生的方法

摘要

本发明涉及一种用近红外高光谱图像识别霉变花生的方法，可高效、准确地识别油料作物中的霉变作物。其包括如下步骤：对待识别油料作物进行近红外高光谱扫描，生成近红外高光谱图像信息；根据主成分分析法对该图像信息中的波段信息进行主成分分析，保留至少前两个主成分信息，作为初级主成分信息；根据该初级主成分信息中的权重系数曲线，确定敏感波段，再根据主成分分析法对该敏感波段进行主成分分析，保留至少前两个主成分信息，作为次级主成分信息；根据次级主成分信息计算生成霉变信息图，生成霉变信息分类图；以及通过第二阈值和霉变信息分类图判断霉变信息分类图中的每一个待识别油料作物是否发生霉变，生成霉变识别结果图。

主权项

一种利用近红外高光谱图像识别霉变油料作物的方法，其特征在于包括如下步骤：对待识别油料作物进行近红外高光谱扫描，生成近红外高光谱图像信息；根据主成分分析法对该图像信息中的波段信息进行主成分分析，保留至少前两个主成分信息，作为初级主成分信息(1PC_n)；根据该初级主成分信息中的权重系数曲线，确定敏感波段，该敏感波段为权重值是指波峰值或波谷值的波段；再根据主成分分析法对该敏感波段进行主成分分析，保留至少前两个主成分信息，作为次级主成分信息(2PC_n)；根据次级主成分信息(2PC_n)和式1计算生成霉变信息图(Image1)，$\mathrm{Image}1=\Sigma \frac{1}{i\times {\lambda }_i}\times \left({2\mathrm{PC}}_i\right)$  (式1)其中：i为主成分的序号，λ_i为对应主成分的特征值；通过第一阈值(α)将霉变信息图(Image1)中像元值分成“霉变”或“非霉变”两类，生成霉变信息分类图(Image2)；以及通过第二阈值(β)和霉变信息分类图(Image2)中的“霉变”像元数，判断霉变信息分类图(Image2)中的每一个待识别油料作物是否发生霉变，生成霉变识别结果图(Image4)。