基于最小噪声分离的籽棉异性纤维高光谱图像识别 - 魏新华 吴姝 徐来齐 沈宝国 李玫瑾 (农业工程学报, 2014)
针对籽棉表层多类难检异性纤维，包括纸屑、白发、丙纶丝、化纤和地膜等5种白色物质，采用高光谱技术和最小噪声分离（minimum noise fraction, MNF）分析方法对含有异性纤维的籽棉图像进行研究。该文在400～1000 nm的光谱范围内采集高光谱图像，根据光谱曲线选取子区域，应用最小噪声分离分析方法降维、去噪。取MNF变换后的前4幅分量图像，通过视觉评价，选定最佳成分图像并融合中值滤波、灰度变化等图像处理的方法确定最佳分割图像，提取异性纤维。试验结果表明，对于以上5种异性纤维，该方法的识别率达到91.0%。该研究可为棉花异性纤维检测系统的开发提供参考。