基于高光谱散射图像的水果组织光学特性参数反演

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1、分类号密级硕士学位论文题目：基于高光谱散射图像的水果组织光学特性参数反演英文并列题目：InversionofOpticalPropertiesforFruitTissueBasedonHyperspectralScatteringImages研究生：何春柳专业：信号与信息处理研究方向：信息处理系统集成与应用导师：朱启兵教授指导小组成员：黄敏教授学位授予日期：2015年6月答辩委员会主席：丁锋江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一五年六月摘要摘要水果光学特性参数是反映水果组织自身化学成分、物理结构和生理、病理状态

2、的重要参数。水果光学特性参数的测量，对于研究组织内部结构成像规律，分析组织化学特性、物理结构和组织内部光子的传输特点，建立组织内部品质（状态）检测和评价模型等具有重要意义。本文采用漫反射近似模型，结合蒙特卡洛模拟，研究了水果组织光学特性参数的无损测量方法；并在此基础上，利用高光谱散射图像技术提取了番茄组织的光学特性参数；建立了光学特性参数与番茄成熟度的分类/预测模型。论文的主要工作如下：1.论文针对漫反射模型在近光源区存在较大近似误差问题，引入矩变换方法，对数据进行变换处理，并利用内部映射牛顿方法（InteriorR

3、eflectanceNewtonMethod）的子空间信赖域法（SubspaceTrustRegion）作为反演辨识算法反演出水果组织的光学特性参数。结果表明：与自然对数变换相比较，矩变换能够减少近光源端误差，有效地提高水果组织的光学特性参数的反演准确度。在信号噪声满足一定条件情况下（大于50db），矩变换仍然能获得较高的光学特性参数反演准确度。2.将稳态空间分辨的高光谱散射图像技术应用到番茄组织的光学特性参数的无损测量，结合偏最小二乘判别分析建立281个不同成熟阶段‘SunBright’番茄的分类模型。首先从稳态空

4、间分辨的高光谱散射图像中利用漫反射模型提取番茄组织的吸收系数和有效散射系数；采用10次随机的方式选择样本，然后结合偏最小二乘判别分析算法建立番茄成熟度与组织光学特性参数之间的三分类（共65个预测样本）和六分类（共67个预测样本）模型。在全波段（500-950nm）范围内，利用光学特性参数：、'、&'asas和eff，结合偏最小二乘判别模型获得了92.1%、84.4%、92.3%和92.1%的三分类总体识别精度。3.研究了可成熟性番茄的预测模型。论文利用高光谱图像采集装置，采集了250个成熟早期番茄的500-

5、950nm波段范围内的高光谱散射图像，结合漫反射模型，获取了番茄的光学特性参数（吸收系数、有效散射系数），利用平均敏感度分析方法选择了最优波段，最后结合网格寻优的支持向量数据描述算法，建立240个‘SunBright’番茄的预测模型，其中KS样本划分选择了200个样本进行建模，40个样本进行预测。全波段范围内，三参数的光学特性参数（、'和&'）结合支持向量数据描述算法分asas别获得了92.5%、90.0%和97.5%的总体预测精度。相比于全波段，六个有效波段获得了92.5%、92.5%和97.5%的总体预测

6、精度。关键词：光学特性参数；高光谱散射图像技术；漫反射模型；矩变换；番茄IAbstractAbstractOpticalpropertiesoffruitareimportantfactorsaffectingitselfchemicalcomposition,physicalstructure,physiological,pathologicalstate.Measuringopticalpropertiesofthefruithasimportantsignificanceforstudyingimagingof

7、theinternalstructureoftheorganization,analyzingofchemicalproperties,physicalstructureandtransmissioncharacteristicswithintheorganization,establishingdetectionandevaluationmodeloforganizationinternalquality/state.Inthestudy,diffuseapproximationmodelcombinedwithM

8、onteCarlosimulationwasusedtostudynon-destructivemeasurementwiththeopticalpropertiesofthefruittissue.Then,theopticalpropertiesoftomatoestissuewereextractedandclassification/p