基于图像光谱信息融合的鱼不同冻藏时间及冻融次数鉴别

摘要：

应用高光谱成像技术（380～1023 nm），基于信息融合实现鱼不同冻藏时间后冻融次数鉴别。首先，提取鱼样品感兴趣区域（region of interest，ROI）光谱并结合竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）得到57个变量作为光谱信息，同时对鱼样品做主成分分析（principal component analysis，PCA），提取第一主成分图像信息如中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关12个灰度共生矩阵（gray level co-occurrence matrix，GLCM）纹理特征参量，结合灰度共生矩阵纹理特征与光谱特征，作为模型偏小最二乘支持向量机（least squares support vector machines，LS-SVM）的输入建立区分模型，预测集识别率达到98%。结果表明，高光谱成像技术可以用于鱼不同冷冻时间以及冻融次数的鉴别。

关键词：光谱分析、图像处理、储藏时间、竞争性自适应重加权算法、偏小最二乘支持向量机

分类号：O433·5(光学)

资助基金：国家十二五863项目2013AA102301；国家高技术研究与发展项目2011AA100705

在线出版日期：2014-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：272-278