| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于光谱技术的无损检测研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于计算机视觉技术的无损检测研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于高光谱图像技术的无损检测研究 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 样本采集及检测机理研究 | 第18-27页 |
| 2.1 试验材料 | 第18-19页 |
| 2.2 高光谱数据采集 | 第19-23页 |
| 2.2.1 高光谱图像采集系统 | 第20页 |
| 2.2.2 高光谱图像的采集与标定 | 第20-21页 |
| 2.2.3 感兴趣区域和高光谱数据的提取 | 第21-23页 |
| 2.3 生菜叶片中镉含量的测定方法 | 第23-24页 |
| 2.4 检测机理研究 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 相关算法研究 | 第27-39页 |
| 3.1 数据预处理方法 | 第27页 |
| 3.1.1 Savitzky-Golay卷积平滑法 | 第27页 |
| 3.1.2 多元散射校正 | 第27页 |
| 3.2 图像特征提取方法 | 第27-28页 |
| 3.2.1 颜色特征提取 | 第28页 |
| 3.2.2 纹理特征提取 | 第28页 |
| 3.3 特征波长选择方法 | 第28-33页 |
| 3.3.1 变量组合集群分析 | 第29-30页 |
| 3.3.2 模型自适应空间缩小法 | 第30-32页 |
| 3.3.3 自助软收缩法 | 第32-33页 |
| 3.4 化学计量学建模方法 | 第33-37页 |
| 3.4.1 支持向量回归算法 | 第33-34页 |
| 3.4.2 基于灰狼算法优化的支持向量回归 | 第34-36页 |
| 3.4.3 基于改进灰狼算法优化的支持向量回归 | 第36-37页 |
| 3.5 模型性能评价指标 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 高光谱图像数据处理 | 第39-49页 |
| 4.1 光谱数据的预处理 | 第39-40页 |
| 4.2 特征波长选择分析 | 第40-48页 |
| 4.2.1 基于VCPA的特征波长选择 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于MASS的特征波长选择 | 第41-43页 |
| 4.2.3 基于BOSS的特征波长选择 | 第43-46页 |
| 4.2.4 不同特征选择算法比较分析 | 第46页 |
| 4.2.5 二次特征选择分析 | 第46-48页 |
| 4.2.6 图像特征降维 | 第48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于高光谱图像技术的重金属镉定量检测建模 | 第49-57页 |
| 5.1 样本集划分 | 第49页 |
| 5.2 支持向量回归建模 | 第49-51页 |
| 5.3 基于灰狼优化算法的支持向量回归建模 | 第51-52页 |
| 5.4 基于改进灰狼算法优化的支持向量回归建模 | 第52-53页 |
| 5.5 不同模型的比较分析 | 第53-54页 |
| 5.6 基于高光谱图像的生菜叶片镉含量分布可视化研究 | 第54-56页 |
| 5.6.1 高光谱图像的可视化 | 第54页 |
| 5.6.2 重金属镉含量的可视化分析 | 第54-56页 |
| 5.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66页 |