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基于最小噪声分离的籽棉异性纤维高光谱图像识别

魏新华; 吴姝; 徐来齐; 沈宝国; 李玫瑾 农业工程学报 2014年第09期

摘要:针对籽棉表层多类难检异性纤维,包括纸屑、白发、丙纶丝、化纤和地膜等5种白色物质,采用高光谱技术和最小噪声分离(minimum noise fraction, MNF)分析方法对含有异性纤维的籽棉图像进行研究。该文在400~1000 nm的光谱范围内采集高光谱图像,根据光谱曲线选取子区域,应用最小噪声分离分析方法降维、去噪。取MNF变换后的前4幅分量图像,通过视觉评价,选定最佳成分图像并融合中值滤波、灰度变化等图像处理的方法确定最佳分割图像,提取异性纤维。试验结果表明,对于以上5种异性纤维,该方法的识别率达到91.0%。该研究可为棉花异性纤维检测系统的开发提供参考。

关键词:棉花检测图像处理异性纤维高光谱成像

单位:江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室; 镇江212013; 江苏省联合职业技术学院镇江分院; 镇江212016

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