一种基于高光谱图像技术的藏红花分类方法

摘要

本发明公开了一种基于高光谱图像技术的藏红花分类方法，涉及图像处理技术领域。本发明提供的方法采用高光谱成像仪获取各个藏红花品级的高光谱图像信息，提取高光谱图像中430~1023nm范围内的光谱数据，并采用Savitzky‑Golay平滑算法对光谱数据进行去除噪声预处理，采用连续投影算法、遗传算法、无信息变量消除算法和竞争自适应加权重采样算法等特征变量提取算法提取光谱数据特征光谱，分别建立基于全谱和基于特征光谱的特征变量提取‑反馈神经网络模型，并经对比测试确定采用竞争自适应加权重采样算法结合反馈神经网络共同建立模型进行训练和测试后得到校正集合预测集，从而通过高光谱图像技术实现对藏红花品质的高效率、高精度和无损耗鉴别。