电可调滤光器光谱图像特征波长的提取方法.pdf

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1、第38卷第2期南京林业大学学报(自然科学版)Vol_38．No．22014年3月JournalofNanjingForestryUniversity(NaturalSciencesEdition)Mar．．2014doi：10．3969／j．issn．1000—2006．2014．02．026电可调滤光器光谱图像特征波长的提取方法汪希伟，赵茂程，居荣华(1．南京林业大学机械电子工程学院，江苏南京210037；2．南京食品包装机械研究所，江苏南京210029)摘要：根据电可调滤光器光谱特性，以偏最小二乘回9-3建模为基础，提出了使用波长贡献度初选后进行全组合特征波长提取的方法，并利用基

2、于声光可调滤光器所采集的猪肉光谱图像及其所对应的挥发性盐基氮含量化学指标，对该特征光谱提取方法的性能进行测试验证。结果表明，该算法能够有效确定由电可调滤光器获取的光谱图像的特征波长。关键词：电可调滤光器；光谱图像分析；光谱降维；偏最小二乘回-3中图分类号：0657文献标志码：A文章编号：1000-2006(2014)02-0137-04ExtractionofthecharacteristicwavelengthsofthespectralimagesacquiredbyelectronicallytunablefiltersWANGXiwei，ZHAOMaochengh，JURon

3、ghua(1．CollegeofMechanicalandElectronicEngineering，NamingForestryUniversity，Naming210037，China；2．NanjingInstituteofFoodPackageMachinery，Naming，210029，China)Abstract：Analgorithmwasproposedforthecharacteristicoftheimportantwavelengthsofthespectralimagesacquiredbyelectronicallytunablefilters．Theop

4、timalwavelengthsaredeterminedbyelectingthecandidatesaccordingtothewavelength-specificcontributionsbasedonavalidPLSRmodelfirstly，andthenfollowedbyanexhaustiveanalysisofthecombinationsofthecandidatewavelengths．Theperformanceofthealgorithmwastestedusingthespectralimagesoffreshporkacquiredbyanacous

5、to·opticaltunablefilter-basedspectralimagerandthecorrespondingchemicalindicesoftotalvolatilebasicnitrogen．Theresultsshowedthattheproposedalgorithmcoulddetermineeffectivelythecharacteristicwave~lengthsofthespectralimagesacquiredbyelectronicallytunablefilters．Keywords：spectralelectronicallytunabl

6、efilter；spectralimagesanalysis；spectraldimensionalityreduction；partialleastsquaresregression遥感领域的光谱成像技术融合了图像与光度的多光谱图像，从而缩短采集时间，提高了数据采谱检测，正逐渐应用于食品品质与卫生的快速无损检集效率。因此选择特征波长是基于电可调滤光器实测_4J。与传统光谱检测相比，光谱图像检测技术可以现光谱图像“指标可视化检测”的关键J。实现检测兴趣区域自动分割与特征光谱自动提取，从由电可调滤光器所采集的光谱图像具有独特而排除因检测对象组织成分分布不均所造成的光谱的光谱特性。成像光

7、谱仪主要有基于棱镜分光或代表陛不强，以及由人工选取采样点引起的主观随意光栅分光的光谱成像系统，将透过狭缝的目标光束性的缺陷。但光谱图像中可能存在大量光谱数据冗分光投射到成像器的二维感光元件上，通常得到的余，可通过特征波长提取减少计算资源需求并提高预光谱分辨率为2．5～3．34nm，一般可获得200点以测模型精度。目前用于农林产品无损检测的光谱成上的光谱数据'，且相邻波长光谱数据的相关性像手段主要有基于成像光谱仪与基于电可调滤光器较高，与传统光谱仪的光谱分辨