| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 彩色图像技术在农畜产品品质检测中的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 彩色图像技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.3 高光谱图像技术在肉品品质检测中的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 高光谱图像技术 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 图像处理与数据分析方法 | 第18-25页 |
| 2.1 图像处理方法 | 第18-19页 |
| 2.1.1 光补偿算法 | 第18页 |
| 2.1.2 形态学处理 | 第18页 |
| 2.1.3 图像滤波方法 | 第18-19页 |
| 2.2 图像纹理特征提取方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 灰度共生矩阵 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Gabor小波变换 | 第20-21页 |
| 2.3 变量筛选方法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 遗传算法(GA) | 第21-22页 |
| 2.3.2 连续投影算法(SPA) | 第22页 |
| 2.3.3 竞争性自适应重加权算法(CARS) | 第22-23页 |
| 2.4 建模方法 | 第23-24页 |
| 2.4.1 偏最小二乘判别分析(PLSDA) | 第23页 |
| 2.4.2 支持向量机(SVM) | 第23-24页 |
| 2.4.3 BP神经网络(BP-ANN) | 第24页 |
| 2.4.4 自适应提升BP算法(adaboost-BP) | 第24页 |
| 2.4.5 极限学习机(ELM) | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于彩色图像的真空包装冷却羊肉新鲜度检测 | 第25-35页 |
| 3.1 材料与设备 | 第25页 |
| 3.1.1 试验材料 | 第25页 |
| 3.1.2 彩色图像采集系统 | 第25页 |
| 3.2 羊肉新鲜度等级划分准则 | 第25-26页 |
| 3.3 羊肉样品彩色图像处理 | 第26-28页 |
| 3.3.1 彩色图像感兴趣区域提取 | 第26-28页 |
| 3.3.2 图像滤波处理 | 第28页 |
| 3.4 图像纹理特征提取 | 第28-30页 |
| 3.4.1 GLCM纹理特征提取 | 第28-29页 |
| 3.4.2 Gabor纹理特征提取 | 第29-30页 |
| 3.5 基于彩色图像的羊肉新鲜度检测 | 第30-34页 |
| 3.5.1 建模样本集划分 | 第30页 |
| 3.5.2 基于不同滤波及特征提取的PLSDA建模比较 | 第30-31页 |
| 3.5.3 基于不同变量筛选方法的建模比较 | 第31-34页 |
| 3.5.4 模型比较 | 第34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于高光谱图像的真空包装冷却羊肉新鲜度检测 | 第35-50页 |
| 4.1 高光谱图像采集系统 | 第35页 |
| 4.2 图像处理 | 第35-39页 |
| 4.2.1 图像裁剪 | 第35-36页 |
| 4.2.2 全局阈值分割 | 第36-37页 |
| 4.2.3 光补偿预处理 | 第37页 |
| 4.2.4 感兴趣区域提取 | 第37-38页 |
| 4.2.5 高光谱RGB波段图像滤波 | 第38-39页 |
| 4.3 基于高光谱RGB波段图像的羊肉新鲜度检测 | 第39-43页 |
| 4.3.1 建模样本集的划分 | 第39页 |
| 4.3.2 RGB波段图像纹理特征提取 | 第39页 |
| 4.3.3 基于不同滤波及特征提取的PLSDA建模比较 | 第39-40页 |
| 4.3.4 基于不同变量筛选方法的模型比较 | 第40-43页 |
| 4.3.5 模型比较 | 第43页 |
| 4.4 基于高光谱特征波段图像的羊肉新鲜度检测 | 第43-48页 |
| 4.4.1 高光谱图像感兴趣区域提取 | 第43-44页 |
| 4.4.2 特征图像的选择 | 第44-45页 |
| 4.4.3 特征波段图像纹理特征提取 | 第45页 |
| 4.4.4 基于不同滤波及特征提取的PLSDA建模比较 | 第45页 |
| 4.4.5 基于不同变量筛选方法的模型比较 | 第45-48页 |
| 4.4.6 模型比较 | 第48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 基于高光谱图像的非真空包装羊肉新鲜度定性分析 | 第50-59页 |
| 5.1 材料与设备 | 第50-51页 |
| 5.1.1 试验材料 | 第50页 |
| 5.1.2 高光谱图像采集系统 | 第50-51页 |
| 5.2 高光谱图像感兴趣区域提取 | 第51页 |
| 5.3 光谱提取条数的优选 | 第51-54页 |
| 5.3.1 光谱数据提取 | 第51页 |
| 5.3.2 异常光谱的剔除 | 第51-52页 |
| 5.3.3 建模样本集划分 | 第52-53页 |
| 5.3.4 光谱预处理 | 第53页 |
| 5.3.5 PLSDA建模比较 | 第53-54页 |
| 5.4 模型建立 | 第54-58页 |
| 5.4.1 特征波长变量筛选 | 第54-56页 |
| 5.4.2 不同变量筛选方法的模型比较 | 第56-58页 |
| 5.4.3 模型比较 | 第58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |
