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百度网站评价,深圳网页设计师收入,基础建设股票,莱芜网站开发代理通过高光谱图像处理和偏最小二乘法#xff08;PLSR#xff09;来预测苹果甜度 苹果甜度高光谱检测#xff1a;从图像到模型 流程概括了从高光谱图像处理到建立甜度预测模型的核心步骤#xff1a;核心步骤与代码实现 1. 高光谱图像采集与预处理 高光谱图像包含大量窄波段信息…通过高光谱图像处理和偏最小二乘法PLSR来预测苹果甜度苹果甜度高光谱检测从图像到模型流程概括了从高光谱图像处理到建立甜度预测模型的核心步骤核心步骤与代码实现1. 高光谱图像采集与预处理高光谱图像包含大量窄波段信息。预处理可减少噪声和仪器误差% 假设已读取高光谱图像数据立方体 hyperimg (height x width x bands)% 黑白校正可减少光照和传感器噪声% 黑参考图像 dark_ref 和 白参考图像 white_ref 需在相同条件下采集corrected_hyperspectral(hyperimg-dark_ref)./(white_ref-dark_ref);2. 选取感兴趣区域 (ROI)选取苹果有效区域排除背景、果梗和果萼干扰% 选取700nm波长图像该波段常有助于区分果肉与干扰区域band_700nm100;% 假设第100波段对应700nm需根据实际数据调整I_700nmcorrected_hyperspectral(:,:,band_700nm);% 通过强度阈值初步选取ROIhist_countshistcounts(I_700nm,Normalization,probability);cum_histcumsum(hist_counts);intensity_thresh_40find(cum_hist0.4,1,first);% 找到累积分布前40%的强度阈值binary_mask_40I_700nmintensity_thresh_40;% 形态学腐蚀去除小噪点和高亮区sestrel(disk,5);% 创建半径为5的圆盘结构元素eroded_maskimerode(binary_mask_40,se);% 进一步去除过度曝光像素overexposure_thresh3900;% 假设700nm处过度曝光阈值为3900final_maskeroded_mask(I_700nmoverexposure_thresh);% 可选选取原始ROI中光谱强度前70%的区域intensity_valsI_700nm(final_mask);sorted_intensitysort(intensity_vals,descend);top_70_threshsorted_intensity(round(0.7*length(sorted_intensity)));% 找到前70%的阈值roi_mask_finalfinal_mask(I_700nmtop_70_thresh);3. 提取平均光谱从ROI内提取平均光谱用于建模[rows,cols,bands]size(corrected_hyperspectral);roi_spectrazeros(sum(roi_mask_final(:)),bands);forb1:bands band_imagecorrected_hyperspectral(:,:,b);roi_spectra(:,b)band_image(roi_mask_final);endmean_spectrummean(roi_spectra,1);% 平均光谱4. 光谱数据预处理预处理可提升模型性能% 标准正态变量变换消除散射影响mean_spectrum_snv(mean_spectrum-mean(mean_spectrum))/std(mean_spectrum);% S-G平滑滤波去噪mean_spectrum_sgsgolayfilt(mean_spectrum_snv,2,15);% 2次多项式15点窗口processed_spectrummean_spectrum_sg;5. 偏最小二乘回归 (PLSR) 建模与预测PLSR适用于高维光谱数据预测苹果糖度甜度主要指标% 假设已有训练集样本的 processed_spectra (n_samples x n_bands) 和 sugar_content (n_samples x 1)% 划分训练集和测试集cvcvpartition(size(processed_spectra,1),HoldOut,0.2);X_trainprocessed_spectra(cv.training,:);y_trainsugar_content(cv.training);X_testprocessed_spectra(cv.test,:);y_testsugar_content(cv.test);% 使用竞争性自适应重加权算法进行变量选择% 注需实现或获取CARS函数以下为PLSR建模示例n_components10;% 潜变量数可通过交叉验证选择[Xloadings,Yloadings,Xscores,Yscores,beta,pctVar,mse,stats]plsregress(X_train,y_train,n_components);% 预测测试集y_pred[ones(size(X_test,1),1)X_test]*beta;6. 模型验证评估模型预测性能% 计算性能指标R21-sum((y_test-y_pred).^2)/sum((y_test-mean(y_test)).^2);RMSEsqrt(mean((y_test-y_pred).^2));fprintf(测试集决定系数 R^2: %.4f\n,R2);fprintf(测试集均方根误差 RMSE: %.4f °Brix\n,RMSE);% 可视化预测值与实测值figure;plot(y_test,y_pred,o);xlabel(实测糖度 (°Brix));ylabel(预测糖度 (°Brix));title(PLSR模型预测结果);hold on;plot([min(y_test),max(y_test)],[min(y_test),max(y_test)],r--);legend(预测值,1:1参考线,Location,best);grid on;关键提示数据准备模型需要足够的有代表性的样本通常上百个及其实测糖度值使用折光仪测定进行训练。ROI选取重要性准确的ROI选取对模型性能至关重要。算法优化变量选择采用竞争性自适应重加权算法 (CARS)或后向区间偏最小二乘法 (biPLS)筛选有效波长可简化模型并提升稳健性。模型更新当遇到新批次苹果时将部分新样本加入旧模型重新校准可提升模型适用性。模型比较也可尝试其他方法如3D-CNN、BP神经网络或函数型线性回归比较后选择最佳模型。参考代码 高光谱图像处理程序示例www.3dddown.com/csa/79753.html提供了苹果高光谱图像感兴趣区域自动选取方法基于700nm强度统计和形态学处理。展示了采用标准正态变量变换 (SNV)预处理光谱并结合PLSR预测苹果糖度的有效性。介绍了通过变量选择结合模型更新来改进苹果糖度检测的PLSR模型。则展示了3D-CNN在高光谱图像多品质参数检测中的应用。