基于比特平面及二值自适应算术编码提出了一种逐行小波系数编码方法,该方法能与低内存开销的逐行小波变换无缝、高效对接。处理器从图像节点FIFO通道中逐行读出图像信息,完成多级小波变换后,根据各层小波系数概率分布确定量化值,利用4个二值概率模型对系数各比特平面执行二值自适应算术编码,实现了基于小波变换的低内存开销图像压缩。利用该压缩方法处理一幅320像素×240像素仔猪灰度图像,结果表明,量化位数取3位时,存储开销、时间开销及峰值信噪比为5.749 KB、16.312 s及39.72 d B,内存开销低且重构图像质量较高。
为了提高中国厚皮类瓜果的品质质量和出口能力,增强中国水果品质检测装备制造业的技术实力和技术水平。该文以西瓜为对象,对其糖度进行了试验研究。由于西瓜各部位存在差异,因而不同部位采集近红外光谱会对糖度预测模型精度产生影响。采用自主搭建的西瓜内部品质检测系统对不同批次西瓜瓜梗、瓜脐和赤道3个部位采集漫透射光谱信息,分别采用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机法(least squares support vector machines,LS-SVM)2种方法对西瓜糖度建立预测模型,考察西瓜不同检测部位对西瓜糖度预测模型精度的影响。2种预测模型均显示,赤道部位采集光谱所建立的预测模型检测精度较差,而采用瓜脐部位获取光谱信息建立预测模型略好于瓜梗部位,最佳预测相关系数rpre达到0.823,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.652%。该研究结果表明,不同部位采集光谱信息对最终的检测模型精度有影响,瓜脐部位为该文西瓜内部品质检测装置的较优采集部位。
蛋壳品质对蛋品孵化、贮存和运输均有重要影响。为了探索近红外光谱技术快速检测蛋壳品质的方法,该文在鸡蛋蛋壳品质指标相关性分析的基础上进行了蛋壳品质的近红外光谱检测分析,研究比较了不同建模方法、不同光谱预处理方法和不同波段范围对预测结果的影响。结果表明:在5段特征波长范围内建立的经过多元散射校正的偏最小二乘回归(PLSR,partial least squares regression)模型对蛋壳强度的预测结果最好,相关系数r为0.86,校正、预测均方根误差分别为4.42、7.53N;同时蛋壳百分比(蛋壳质量/蛋质量)的PLSR模型的相关系数r为0.92,校正、预测误差分别为0.313%、0.529%;蛋壳厚度的PLSR模型的相关系数r为0.81,校正、预测误差分别为0.0176、0.0234mm。研究结果表明应用近红外光谱技术预测蛋壳品质是可行的,为蛋壳品质的快速无损检测提供了一种新的方法。
暂无评论