【摘 要】
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高光谱图像技术作为农产品无损检测的新技术，探讨了其在柑橘外部品质检测的可行性。以检测柑橘果锈为目的，首先对经预处理的高光谱图像数据进行主成分分析，优选出571nm、652nm和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30771243);国家863高技术研究与发展计划资助项目(2006AA10Z263);江苏省自然科学基金资助项目(BK2007087)
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高光谱图像技术作为农产品无损检测的新技术，探讨了其在柑橘外部品质检测的可行性。以检测柑橘果锈为目的，首先对经预处理的高光谱图像数据进行主成分分析，优选出571nm、652nm和741nm三个特征波长组成新的图像块；再进行第二步主成分分析，得到的第三主成分图像为最适宜检测柑橘果锈的图像；最后对该图像进行中值滤波、平方根变换、阂值分割和数字形态学运算完成特征提取。试验结果表明，此算法对柑橘果锈检测的正确率可达到90％。研究表明，利用高光谱图像技术结合两步主成分分析算法检测柑橘果锈是可行的。
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