我国苹果栽培区土壤参数的近红外光谱检测研究

在全国11个主要苹果栽培区及其附近农田处,共收集111份土壤样本作为研究对象。使用傅里叶近红外光谱仪采集在12 500～4 000 cm-1光谱范围内的土样漫反射光谱信息,并采用偏最小二乘回归法分别建立土壤有机质含量和pH值的近红外定标模型。为了有效消除土壤颗粒不均匀性所带来的散射影响,同时扣除与土壤品质参数无关的光谱信息,研究运用变量标准化(SNV)、附加散射校正(MSC)和直接正交信号校正(DOSC)等光谱预处理方法,使模型精度得到显著提高。结果显示,经过DOSC处理后,土壤有机质含量和pH值的近红外定标模型效果达到最佳,其相关系数(r)分别达到0.953和0.937,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.258(%)和0.248(%)。研究表明,利用近红外光谱技术可以快速检测我国主要苹果栽培区土壤的有机质含量和pH值,为土壤施肥提供指导,为果树栽培提供技术支持。     

结合光谱变换和Kennard-Stone算法的水稻土全氮光谱估算模型校正集构建策略研究

土壤组分光谱估算过程中校正样本集的构建会影响模型的预测精度。当前结合反射光谱和Kennard-Stone (KS)算法的校正样本集构建策略忽视了土壤反射光谱是土壤属性的综合反映,构建的样本集通常无法很好地代表目标土壤组分的变异。光谱变换方法可以突出目标组分的光谱特征,为此,本文以湖北省江汉平原滨湖地区水稻土为研究对象,结合包括一阶微分(FD)、Savitzky-Golay(SG)、Haar小波变换、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)在内的光谱变换方法和KS算法进行校正样本集建构,通过对比不同样本集构建策略对使用偏最小二乘回归(PLSR)建立的土壤全氮含量光谱估算模型预测精度的影响,研究光谱变换是否有助于提高基于KS算法构建的校正样本集的代表性。结果表明：不同光谱变换会影响校正样本集的构建。反射光谱经过SG或Haar小波变换后,再使用KS算法构建校正样本集与直接基于反射光谱使用KS算法构建的校正样本集相同,建立的估算模型精度不变,相对分析误差(RPD)分别为1.41和1.27。结合FD,SNV或MSC变换和KS算法构建的校正集与基于反射光谱使用KS算法构建的校正集不同,建立的估算模型RPD分别从0.95,1.48和1.42提高到1.13、1.78和2.20。研究表明SNV和MSC等光谱变换方法可以提高基于KS算法构建的校正样本集的代表性,并可有效提高模型预测精度。     

大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究

该研究应用近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱定量分析技术开展了金华大白桃的糖度检测试验研究。用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法在800～2 500 nm光谱范围建模,通过比较果汁和不同部位果肉所对应的相关模型的预测结果发现：用水果3个部位(顶部、中部、底部)共9个检测点的果肉平均光谱和糖度平均值建立的模型的结果比果汁或单独某个部位果肉(3个检测点)所建立的模型的结果要好。在此基础上,分析了光谱微分和散射校正预处理对建模结果的影响,结果显示微分光谱建立的模型不如原始光谱建立的模型的结果好,光谱的散射校正处理(用多元散射校正MSC和标准正态变量变换SNV两种方法)有助于提高模型的预测性能。最终建立桃子果肉平均光谱经MSC和SNV散射校正后与糖度的相关模型,MSC和SNV对建模结果的影响基本一致,MSC-PLSR和SNV-PLSR模型的相关系数Rcal和交互验证相关系数Rcross-v分别为0.997和0.939。该研究表明近红外光谱检测技术可用于金华大白桃糖度的定量分析。     

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

一种面向土壤重金属含量检测的X射线荧光光谱预处理方法研究

土壤重金属的污染影响着农作物的产量和质量。传统的土壤重金属检测方法步骤繁琐、检测费用高且速度慢。利用X射线荧光光谱(XRF)分析技术检测土壤中重金属含量，具有处理简单、现场、快速、无损等优点。由于土壤背景复杂，包含大量噪声和无关信息，建立XRF校正模型前，对光谱的预处理能有效的去除不相干信息，保留有用信息，对XRF预测模型的精度有重要影响。主要研究光谱预处理方法对重金属含量预测模型精度的影响。首先，采用向前间隔偏最小二乘(FiPLS)作为校正模型，对比了无预处理、去趋势处理(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、小波去噪(WT)、SNV+DT、卷积平滑(SG)+一阶导数、卷积平滑(SG)+二阶导数等7种不同预处理条件下的土壤重金属模型的检测精度。初步结果表明，多元散射校正预处理方法效果较好，与原始光谱相比，相关系数r从原始的0.988提高到0.990，预测均方根误差RMSEP、相对误差平均从原来的20.809和0.166分别降低到19.051和0.121。其次，在多元散射校正预处理方法的基础上，针对多元散射校正方法以线性表达式描述非线性关系的局限性，提出了局部加权线性回归多元散射校正(LWLRMSC)和偏最小二乘多元散射校正(PLSMSC)，并比较了它们的建模效果。LWLRMSC是基于加权思想，在预测一个点的值时，选择适当的核函数和权重分配策略进行预测点的线性回归，来解决简单线性回归的欠拟合状况；PLSMSC是基于PLS建模思想，考虑了自变量和因变量的最大相关性，来减少拟合误差及失真问题。结果表明，PLSMSC具有最佳的预处理效果，五种重金属Cu，Zn，As，Pb，Cr预测值和实际值的R分别为0.989，0.973，0.991，0.989和0.986，RMSEP分别为8.805，58.360，7.671，12.549和20.851，相比于传统的MSC方法不仅在精度方面有大幅度的提升，且具有更好的泛化性能，能消除光谱噪声，提升有效信息贡献度，为土壤重金属含量预测模型选取合适的预处理方法提供了理论支撑。     

南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比（英文）

南疆地区沙尘多、灰尘大,枣树叶片表面经常覆盖一定程度的粗颗粒度沙尘,为了有效去除沙尘、灰尘在枣树叶片水分光谱测量过程中产生的散射噪声和基线漂移,研究一种适用于风沙较大地区的枣树叶片水分含量的快速检测方法,以不同灌溉梯度下的枣树叶片为研究对象,通过近红外光谱仪获取120个叶片样本的1 000～1 800 nm的光谱数据,并同步测量叶片水分含量,采用归一化、移动窗口平滑、 SavitZky-Golay(SG)卷积平滑、 SG求导、标准正态变量校正(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理,分析对比不同方法对散射噪声的处理能力,采用偏最小二乘回归分析方法筛选了敏感波段和建立预测模型。实验结果表明,枣树叶片水分含量强吸收峰为1 443 nm,波谷为1 661 nm;归一化光谱并未消除1 000～1 400 nm波段的散射噪声;移动窗口平滑和SG卷积平滑并未改进光谱曲线,散射噪声仍然存在; SG导数光谱的光谱特征峰和特征谷明显左移,光谱曲线不够平滑,噪声明显; SNV和MSC方法具有较好的散射噪声消除能力。偏最小回归分析方法筛选特征波长的结果表明(设置筛选波长数量为5),基于原始光谱未筛选到1 443 nm的强波峰和1 661 nm的波谷附近的波段;基于归一化光谱在1 450 nm波峰附近筛选的波长有一定的偏差,在1 661 nm波谷附近的筛选的波长明显高于1 700 nm;基于移动窗口和SG卷积平滑光谱在1 443 nm具有一定的筛选能力,但并未筛选到1 661 nm附近的波长;导数光谱并未筛选到1 443和1 661 nm波段; SNV和MSC在波峰和波谷位置附近均筛选了敏感的光谱波段,其中MSC略优于SNV方法恰好在波峰和波谷位置,共筛选了1 002, 1 383, 1 411, 1 443和1 661 nm五个特征波段,也证明了MSC方法散射噪声和基线漂移处理能力最优,提高了敏感波长的筛选能力。偏最小二乘回归模型结果表明,不同预处理方法的RMSE值均较低, SNV和MSC方法改进了模型的预测结果,R~2高于0.7,其中基于MSC方法的模型具有最高的R~2和最低的RMSEP和RMSEPCV,R~2=0.750 4, RMSEP=0.034 3, RMSECV=0.021 5,预测结果较优。证明MSC方法对沙尘和颗粒度引入的散射噪声具有较好的去除能力,可改进波长的筛选、提高预测模型精度,为南疆沙尘区的枣树叶片水分含量的无损检测提供了有效方法。     

南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比

南疆地区沙尘多、灰尘大,枣树叶片表面经常覆盖一定程度的粗颗粒度沙尘,为了有效去除沙尘、灰尘在枣树叶片水分光谱测量过程中产生的散射噪声和基线漂移,研究一种适用于风沙较大地区的枣树叶片水分含量的快速检测方法,以不同灌溉梯度下的枣树叶片为研究对象,通过近红外光谱仪获取120个叶片样本的1 000～1 800 nm的光谱数据,并同步测量叶片水分含量,采用归一化、移动窗口平滑、SavitZky-Golay（SG）卷积平滑、SG求导、标准正态变量校正(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理,分析对比不同方法对散射噪声的处理能力,采用偏最小二乘回归分析方法筛选了敏感波段和建立预测模型。实验结果表明,枣树叶片水分含量强吸收峰为1 443 nm,波谷为1 661 nm;归一化光谱并未消除1 000～1 400 nm波段的散射噪声;移动窗口平滑和SG卷积平滑并未改进光谱曲线,散射噪声仍然存在;SG导数光谱的光谱特征峰和特征谷明显左移,光谱曲线不够平滑,噪声明显;SNV和MSC方法具有较好的散射噪声消除能力。偏最小回归分析方法筛选特征波长的结果表明（设置筛选波长数量为5）,基于原始光谱未筛选到1 443 nm的强波峰和1 661 nm的波谷附近的波段;基于归一化光谱在1 450 nm波峰附近筛选的波长有一定的偏差,在1 661 nm波谷附近的筛选的波长明显高于1 700 nm;基于移动窗口和SG卷积平滑光谱在1 443 nm具有一定的筛选能力,但并未筛选到1 661 nm附近的波长;导数光谱并未筛选到1 443和1 661 nm波段;SNV和MSC在波峰和波谷位置附近均筛选了敏感的光谱波段,其中MSC略优于SNV方法恰好在波峰和波谷位置,共筛选了1 002, 1 383, 1 411, 1 443和1 661 nm五个特征波段,也证明了MSC方法散射噪声和基线漂移处理能力最优,提高了敏感波长的筛选能力。偏最小二乘回归模型结果表明,不同预处理方法的RMSE值均较低,SNV和MSC方法改进了模型的预测结果,R2高于0.7,其中基于MSC方法的模型具有最高的R2和最低的RMSEP和RMSEPCV,R2=0.750 4,RMSEP=0.034 3,RMSECV=0.021 5,预测结果较优。证明MSC方法对沙尘和颗粒度引入的散射噪声具有较好的去除能力,可改进波长的筛选、提高预测模型精度,为南疆沙尘区的枣树叶片水分含量的无损检测提供了有效方法。     

土壤砷含量高光谱估算模型研究

以实验室内测取的土壤反射光谱为研究对象,利用PLSR方法建立反射光谱与土壤As含量之间的模型,通过交叉验证、估算检验建模精度,探讨利用反射光谱估算士壤As含量的可行性.通过比较不同光谱预处理方法、不同光谱分辨率和不同OM含量条件下建模、验证和估算结果.表明,MSC方法可以有效去除散射的影响而取得较好的结果(估算R2=0...     

煤粉发热量近红外光谱检测的预处理方法研究

煤炭的发热量是评价煤炭品质的重要指标。首先对比分析了平滑处理、微分处理、多元散射校正(MSC)以及标准归一化(SNV)等光谱与处理方法在改善煤粉近红外漫反射光谱信噪比的效果,然后利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析方法(PCR)分别对采用每种预处理方法处理后的光谱建立煤粉发热量模型,发现采用5点平滑处理、多元散射校正和标准归一化处理可使模型的性能有较明显的改观,5点平滑效果最好,相关系数、校正标准差和预测标准差分别为：0.989 9,0.0004 9和0.0005 2,采用25点平滑处理产生了过平滑现象,导致模型的性能变坏,采用微分预处理后的光谱建立的模型没有明显变化,对模型的性能影响不大。     

应用可见/近红外光谱技术快速检测果珍中二氧化钛的含量

为了实现快速检测果珍中的二氧化钛含量,提出了应用近红外光谱技术结合化学计量学的快速检测方法。研究采用了320份果珍样本进行光谱特性的检测,其中200个样本用来建模,120个样本进行预测。首先比较了标准正态变量校正(SNV)、变量标准化(Normalize)、多元散射校正(MSC)等6种不同的数据预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响。然后将PLS模型与应用主成分(PC)建立的主成分-神经网络校正(PC-ANN)模型进行比较。结果表明,MSC预处理的效果最好,PLS模型的最佳主成分数为7,预测值与标准值的相关系数R2达0.900 8,预测标准误差RMSEP为0.05。PC-ANN模型预测值与标准值的R2为0.868 4,RMSEP为0.04。说明PLS模型比PC-ANN模型的预测效果好。同时本研究也说明能够应用可见/近红外技术对二氧化钛进行快速定量测定。     

Feasibility of estimating copper content using visible and near-infrared spectra of bedrock,weathered rock and soil - a case study of the Baogutu stock II,Xinjiang, China

Geochemical anomalies are important symbols for prospecting. To determine a new method for identifying geochemical anomalies rapidly, this study examines the possibility of using visible and near-infrared spectra of bedrock, weathered rock, and soil to assess copper content in the Baogutu stock II, Xinjiang, China. Partial least squares regression was employed to study the relationship between visible and near-infrared spectra and the ore-forming element contents of collected bedrock samples, weathered rock samples, and soil samples. More specifically, our study aims to achieve three objectives. First, to explore the correlations between the contents of different elements and the correlations between the visible and near-infrared spectra and the ore-forming element contents for the three sample types. Second, to evaluate the performance of the reflectance-based partial least squares regression model. The models for iron in bedrock samples and copper in soil samples were chosen for estimating copper content. Third, to assess the effectiveness of data transformation methods in the partial least squares regression model. In our case study, the square root-based models for iron in bedrock samples and copper in soil samples with coefficients of determination for prediction are 0.614 and 0.409 respectively, maximized the model performance. Therefore, it is evident that visible and near-infrared spectra can be an alternative method for estimating ore-forming element contents based on bedrock, weathered rock, and soil samples.     

Hyperspectral estimation of soil organic matter based on different spectral preprocessing techniques

In this study, the potentiality of visible and near-infrared reflectance spectroscopy to estimate soil organic matter was assessed. Six preprocessing methods were implemented to process the original spectra. The partial least-squares regression approach was also applied to construct predictive models and evaluate the optimal spectral preprocessing method. The significant wavelengths of soil organic matter were determined by using the correlation analysis and the partial least-squares regression analysis. The results were: (i) visible and near-infrared reflectance spectroscopy was proved to be an ideal approach in the soil organic matter estimation; (ii) different preprocessed spectra could improve their correlation with soil organic matter; the combination of first-order derivative and Savitzky–Golay smoothing method outperformed other preprocessing methods; (iii) the soil organic matter predictive models based on spectra processed by derivatives and Savitzky–Golay smoothing together presented a satisfactory accuracy, yielding the determination coefficient and root mean square error values of 0.986 and 0.077, respectively, for first-order derivative; and 0.973 and 0.105, respectively, for second-order derivative. The combination of first-order derivative and Savitzky–Golay smoothing was ultimately recommended the preferable preprocessing method; and (iv) the wavelengths of 417, 1853, 1000, and 2412?nm were determined as the significant wavelengths associated with soil organic matter. The study will provide a reference for the site specific management of agricultural inputs by using the visible and near-infrared reflectance spectroscopy technology.     

部分土壤重金属可见-近红外反射光谱特征及机理研究

测量重金属化合物氯化铬(CrCl₃)、氯化铜(CuCl₂)、氯化锌(ZnCl₂)的可见-近红外反射光谱(VNIRS),将重金属反射光谱与重金属元素的核外电子排布式联系起来,观察重金属化合物的反射光谱特征;结合晶体场理论分析重金属的特征反射峰出现的波段位置和原因。以湖北大冶地区土壤样品为例,向土样中添加不同浓度梯度的CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂并测定其可见-近红外反射光谱,研究不同种类不同浓度的重金属对土壤反射光谱的影响。对样本的反射光谱进行不同光谱预处理,探究重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系及显著相关(p<0.05)波段出现的位置和潜在机理。结果表明,重金属化合物CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂在可见光-短波近红外波段范围内的反射光谱特征与重金属元素3d轨道上的电子填充状态有关。添加入土壤中的重金属化合物影响了土壤的可见-近红外反射光谱,其浓度与土壤反射光谱之间整体呈负相关,最大负相关系数分别为-0.788,-0.880和-0.824。样品反射光谱经不同预处理后,重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系有所变化,显著相关波段信息更加丰富。研究表明,重金属的可见-近红外反射光谱与重金属的电子结构紧密相关,可见-近红外反射光谱技术可以检测到土壤中较高浓度重金属的存在,该技术在快速高效、无损低耗地预测土壤重金属元素含量方面拥有巨大潜力。基于部分重金属化合物的可见-近红外反射光谱特征,结合晶体场理论为土壤重金属的定性和定量反射光谱分析提供了理论依据和实验参考。     

癌变组织的光声光谱研究

报道了用双光束光声光谱技术对上种癌变组织研究的结果，发现在６３０ｎｍ处有一明显的吸收峰，该吸收峰在正常组织的光声光谱中不出现。这对癌症的光谱诊断和激光治疗提供了有价值的光学资料。     

闪电放电通道的辐射演化特性

用无狭缝红外光谱仪获得了山东地区云对地闪电回击过程的近红外光谱,并与可见光波长范围的闪电回击光谱进行了对比分析.根据近红外光谱的结构特征,讨论了闪电通道等离子体的光谱辐射顺序以及不同波段连续光谱的主要辐射机制,研究得出：可见光谱主要是闪电回击初期和发展阶段的辐射|近红外光谱主要是闪电发展后期的辐射|可见波段的连续光谱主要来自韧致辐射的贡献,而红外部分的连续光谱主要来自复合辐射的贡献.由分析结果推断：闪电通道等离子体的复合过程是闪电产生O3、NOX的主要途径,复合过程中的氧吸附作用和去吸附过程是近红外光谱中氧原子谱线增多的重要原因,也是OI 777.4 nm相对强度比较大的主要原因.     

Luminescence of a quasi-two-dimensional electron-hole liquid and excitonic molecules in Si/SiGe/Si heterostructures upon two-electron transitions

The low-temperature photoluminescence of Si/Si_0.91Ge_0.09/Si heterostructures in the near-infrared and visible spectral ranges is investigated. For the structure in which the barrier in the conduction band formed by the SiGe layer is transparent to electron tunneling, the broad luminescence line observed in the visible range is analyzed by comparing its shape with the numerical convolution of the spectrum of near-infrared recombination radiation originating from the electron-hole liquid. The comparison demonstrates that, at high excitation levels, the visible-range emission is caused by two-electron transitions in a quasi-two-dimensional spatially direct electron-hole liquid. Furthermore, the combined analysis of the photoluminescence spectra in the near-infrared and visible ranges yields the binding energy of a quasi-two-dimensional free biexciton in the SiGe layer of these heterostructures. In the structures with a wide SiGe layer that is not tunneling-transparent to electrons, a spatially indirect (dipolar) electron-hole liquid is observed.     

Rapid nondestructive evaluation of duck meat pH and color using visible and near-infrared reflectance spectroscopy

In the present study, visible and near-infrared reflectance spectroscopy were applied to predict quality attributes of duck breast meat. The real color (expressed as lightness, redness, and yellowness) and pH of duck samples were recorded using traditional contact methods and then modeled with their corresponding spectral data by partial least square regression. Before the establishment of prediction models, three different spectral preprocessing methods including first derivative, standard normalized variate, and Savitzky–Golay smoothing were used. Compared to the models obtained from original spectral data set, the predictive capabilities of models based on the spectra after preprocessing were improved effectively. As a result, the determination coefficient of calibration set and prediction set of the best models for lightness, redness, yellowness, and pH parameters were 0.96 and 0.85, 0.94 and 0.94, 0.96 and 0.94, 0.81 and 0.76, respectively. Results demonstrated that visible and near-infrared spectroscopy can become a useful tool for rapid prediction of duck color and pH quality attributes.     

近红外与可见光双通道传感器信息融合的去雾技术

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于：首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。     

Broadband photorefractivity of Cr-doped strontium barium niobate in the visible and near-infrared spectral regions

Two-beam coupling gain and speed of Cr-doped strontium barium niobate in the visible and near-infrared spectral regions are measured. It is found that the sample still exhibits the appreciable photorefractive gain in the near-infrared spectrum. Photorefractive parameters such as effective trap density, effective electrooptic coefficient and mobility · recombination-time product are obtained from the measurement. The photorefractive spectra of the coupling gain and speed in the sample are compared with those of Cr-doped KNSBN.     

Nondestructive discrimination of internal defects in jujube (Huizao) of Xinjiang based on visible and near-infrared spectroscopy

Abstract

During harvest and transport, defects are most likely to affect the interior of jujubes and thus shorten their storage period. This study applied visible and near-infrared transmission spectroscopy to detect such internal defects. Spectra were acquired on the equator area at 0, 90, 180, and 270 degrees of each sample, and a model was constructed to obtain three-dimensional damage and defect detection model. The first derivative, multiplicative scatter correction, standard normal variate, and median filtering were used for preprocessing. Modeling by mean spectra achieved a better effect than using unidirectional spectra. Then, naive Bayes classifier and support vector machine were employed for the model establishment at 600–950?nm and 680–950?nm bands, respectively, using mean spectra. Median filtering effectively improved the signal to noise ratio and the discrimination accuracy of the support vector machine model at 600–950?nm reached 96.77%, which was the best value among all models. This result indicates that the support vector machine model was the optimum model and 600–950?nm was a suitable data range for the detection of internal defects. This research confirms the feasibility of implementing visible and near-infrared spectroscopy for the detection of internal defects in jujubes.