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蘋果樣本高光譜圖像經過MNF變換后的前15個波段對應的特征值均大于1.4,且前15個 MNF成分累積百分比超過95.25名，進而選取前15個MNF成分圖像進行反向MNF變換,有效地解決了蘋果高光譜圖像中存在的噪聲。完好無損和表面有缺陷蘋果的高光譜圖像的光譜反射率值在700nm~800nm以及900nm~1000nm波段范圍內具有明顯的差異，選取717.98nm處的光譜反射率值小于0.6以及982.59nm處的光譜反射率值大于0.52作為區分蘋果正常區域和表面缺陷區域的閾值條件,通過閾值分割方法識別出表面有缺陷的蘋果,該檢測方法對80個完好無損蘋果和40個表面有缺陷蘋果的正確 識別率分別為97.58%和95%。試驗結果為開發蘋果表面缺陷在線快速檢測系統提供基礎。.png)
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