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生命科學前沿及應用生物技術食品和農業中的高光譜成像技術 版權信息
- ISBN：9787030645623
- 條形碼：9787030645623 ; 978-7-03-064562-3
- 裝幀：平裝膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
生命科學前沿及應用生物技術食品和農業中的高光譜成像技術 本書特色
本書旨在廣泛而全面地介紹高光譜成像技術及其在食品和農業中的應用。全書分兩部分，第Ⅰ部分總體介紹了高光譜成像技術、高光譜圖像處理和分析技術的儀器和實現。首先從基本的圖像和光譜數據處理與分析方法入手，然后詳細介紹了用于處理和分析農產品與食品質量安全分類及預測應用中高光譜成像的具體技術和方法。第Ⅱ部分包括10章，涵蓋了高光譜成像技術在食品質量和安全檢測、植物健康檢測與監測、精準農業、實時檢測和高光譜顯微成像等方面的系列應用案例。
生命科學前沿及應用生物技術食品和農業中的高光譜成像技術 內容簡介
高光譜成像或成像光譜學是一種新穎的技術，用于通過計算機和其他設備獲取和分析真實場景的圖像，以獲得用于質量評估和過程控制的定量信息。圖像處理和分析是計算機視覺的核心技術。隨著圖像處理和分析硬件、軟件的不斷發展，高光譜成像的應用已擴展到肉類和各類農產品的安全和質量評估。特別是近年來，高光譜成像吸引了很多的研發關注，因此，在食品和農業領域，迅速的科技進步越來越多，尤其體現在各種各樣的食品安全和質量檢測、分類和評估方面，說明使用該技術進行客觀、快速、無損和自動化安全檢查以及品質控制的巨大優勢。因此，作為該領域的本參考書，《食品和農業中的高光譜成像技術》著眼于這些近期新進展。本書分為三部分，首先概述該技術的基本原理，然后全面介紹在肉類、水果、蔬菜、谷類和其他食品研究很多的領域的應用，這些領域主要涵蓋食品安全和質量以及適用于作物生產的遙感應用。《食品和農業中的高光譜成像技術》由具有學術和專業資質的靠前同行撰寫，每章都詳細介紹了相關技術的一個方面，從而突出了該作品的真正靠前性。
生命科學前沿及應用生物技術食品和農業中的高光譜成像技術 目錄
目錄
第Ⅰ部分 圖像和光譜分析技術
第1章 引言 3
參考文獻 5
第2章 圖像分析基礎 7
2.1 簡介 7
2.2 數字圖像 8
2.2.1 圖像基本評估方法 10
2.2.2 文件類型 14
2.2.3 數字圖像類型 15
2.3 圖像處理和分析的步驟 17
2.4 圖像處理 18
2.4.1 用于圖像增強的灰度操作 19
2.4.2 空間圖像濾波 21
2.4.3 頻域濾波 25
2.4.4 小波變換 26
2.4.5 二元形態學操作 26
2.5 圖像分割 28
2.6 定量分析 30
2.6.1 顏色分析 31
2.6.2 紋理分析 32
2.6.3 形態學分析 38
2.7 結論 40
參考文獻 41
第3章 光譜分析的基本原理 43
3.1 振動光譜的定義 43
3.2 原子間鍵 44
3.2.1 理論 44
3.2.2 近紅外區域的實際應用 47
3.3 散射介質中的光吸收 48
3.3.1 無散射光 48
3.3.2 Kubelka-Munk 50
3.3.3 擴散理論 51
3.4 近紅外反射的實際效果 51
3.5 在成像中的應用 55
3.5.1 超立方體的采集 56
3.6 拉曼光譜 57
參考文獻 58
第4章 高光譜圖像處理方法 60
4.1 簡介 60
4.2 高光譜圖像獲取 61
4.3 校準 62
4.4 空間預處理 63
4.5 空間抽樣和感興趣區 63
4.6 圖像鑲嵌 64
4.7 光譜預處理 64
4.8 轉換為吸光度 65
4.9 降噪 65
4.10 基線校正 66
4.11 導數 66
4.12 歸一化和散射校正 67
4.13 降維 68
4.13.1 數據分箱 68
4.14 特征提取 68
4.14.1 支持向量機和特征提取 69
4.15 特征選擇 70
4.15.1 搜索算法和選擇標準 70
4.15.2 波段選擇 70
4.16 空間和光譜數據融合 71
4.17 總結與討論 71
參考文獻 72
第5章 分類和預測方法 75
5.1 簡介 75
5.2 應用到 HSI的多光譜圖像分析 77
5.2.1 主成分分析 77
5.2.2 偏*小二乘判別分析 80
5.2.3 案例研究說明 82
5.2.4 預測模型結果的比較 84
5.3 將空間信息納入模型開發 88
5.4 總結 90
參考文獻 90
第Ⅱ部分 應用
第6章 植物產品的安全檢測 95
6.1 簡介 95
6.2 食品安全 96
6.2.1 污染物和檢測 98
6.3 高光譜成像 100
6.3.1 反射率 100
6.3.2 透射率 100
6.3.3 熒光 101
6.4 植物產品安全檢測的應用 101
6.4.1 谷物 101
6.4.2 生產 110
6.4.3 堅果 114
6.4.4 香料 116
6.5 檢查模式 116
6.5.1 研究中 116
6.5.2 在線檢測 117
6.5.3 野外/遠程監測 119
6.6 概要/總結 121
參考文獻 122
第7章 食源性病原體檢測 130
7.1 簡介 130
7.2 高光譜成像用于病原體檢測 131
7.2.1 病原體和瓊脂培養基 131
7.2.2 高光譜成像系統與圖像采集 132
7.2.3 高光譜圖像預處理 133
7.3 彎曲桿菌的檢測 134
7.3.1 在點滴板培養48h的彎曲桿菌檢測 135
7.3.2 在點滴板培養24h的彎曲桿菌的早期檢測研究 138
7.4 非大腸桿菌O157型STEC的檢測 143
7.4.1 涂布平板上的純菌培養 146
7.4.2 涂布平板上的混合培養 148
7.5 結論 152
參考文獻 152
第8章 食品光學特性的測量 155
8.1 簡介 155
8.2 空間分辨光譜技術的原理和理論 157
8.2.1 光吸收和散射 157
8.2.2 擴散理論 158
8.3 測量光學特性的儀器 159
8.3.1 逆算法和光學設計的優化 160
8.3.2 儀器開發 161
8.4 水果成熟度/質量的光學評估 164
8.5 結束語 170
參考文獻 171
第9章 植物產品的品質評價 173
9.1 簡介 173
9.2 高光譜成像裝置 174
9.3 高光譜圖像立方體采集步驟 176
9.4 一般分析方法 177
9.5 圖像處理 177
9.6 光譜處理 178
9.7 數學與統計分析 178
9.8 水果的瘀傷檢測 179
9.8.1 草莓 179
9.8.2 桃子和芒果 181
9.9 草莓堅固度的測量 183
9.10 草莓、桃子、芒果的可溶性固形物含量的測定 185
9.10.1 草莓 185
9.10.2 桃子 186
9.10.3 芒果 186
9.11 草莓、甘薯和茄子的花青素含量的測定 186
9.11.1 草莓 187
9.11.2 甘薯 187
9.11.3 茄子 187
9.12 進一步的工作 188
參考文獻 188
第10章 牛肉和豬肉的品質評估 190
10.1 簡介 190
10.2 牛肉 190
10.2.1 視頻圖像分析 192
10.2.2 近紅外光譜 193
10.2.3 高光譜成像 194
10.2.4 光的散射 197
10.2.5 光散射測量預測嫩度 197
10.3 豬肉 200
10.3.1 豬肉品質的客觀評價 201
10.3.2 近紅外光譜 202
10.3.3 高光譜成像 202
10.4 結論 205
參考文獻 205
第11章 植物健康的檢測與監測 207
11.1 簡介 207
11.2 水分狀況監測 208
11.3 營養狀況監測 209
11.4 植物的病蟲害檢測 210
11.5 其他應用 213
參考文獻 215
第12章 用于精準農業作物產量測繪的高光譜圖像 218
12.1 高分辨率圖像用于作物測產概述 218
12.2 高光譜圖像采集、處理與分析 219
12.2.1 圖像采集 219
12.2.2 圖像的校正、糾正和校準 220
12.2.3 產量數據收集 221
12.2.4 窄帶 NDVI計算 221
12.2.5 線性波譜解混 221
12.2.6 統計分析 222
12.3 產量與機載高光譜圖像的關系 222
12.3.1 高光譜圖像與產量監測數據 222
12.3.2 產量與窄帶NDVI的相關性 224
12.3.3 產量與作物豐度的關系 225
12.3.4 產量圖像波段的逐步回歸 226
12.4 總結 228
參考文獻 228
第13章 食品安全的實時高光譜成像 230
13.1 簡介 230
13.2 用于實時應用的成像平臺 231
13.2.1 實時多光譜成像 231
13.2.2 實時高光譜成像 232
13.3 高速高光譜成像系統 233
13.3.1 實時高光譜成像平臺 233
13.3.2 高光譜成像儀的線掃描速率 234
13.3.3 高光譜成像儀的幀速率 234
13.3.4 高光譜成像儀的照明系統 235
13.4 實時高光譜圖像處理 236
13.4.1 實時高光譜成像的軟件體系結構 238
13.4.2 高光譜圖像校準 238
13.4.3 實時圖像采集軟件 238
13.4.4 基于圖像的輪詢算法 238
13.4.5 污染物檢測的高光譜圖像處理算法 239
13.5 實時高光譜成像系統的性能 239
13.5.1 速度性能 239
13.5.2 誤報消除算法 240
13.5.3 假陽性誤差的分布分析 241
13.5.4 污染物檢測算法 241
13.6 實時高光譜成像應用的考慮 243
13.6.1 線掃描相機的校準問題 244
13.6.2 污染物檢測的實時高光譜成像系統問題 244
13.6.3 使用不同光源的實時糞便污染物檢測 244
13.6.4 用于污染物檢測的在線高光譜成像系統的技術要求 245
13.7 結束語 245
參考文獻 246
第14章 用于蔬菜質量評估的LCTF高光譜成像技術 249
14.1 簡介 249
14.2 洋蔥品質和評價方法 250
14.2.1 洋蔥品質因素 250
14.2.2 洋蔥采后病害 251
14.2.3 無損檢測方法 251
14.3 基于LCTF的高光譜成像 252
14.3.1 基于LCTF的高光譜成像儀的主要組成部分 253
14.3.2 系統校準 256
14.4 基于LCTF的高光譜成像技術在新鮮蔬菜中的應用 257
14.4.1 洋蔥酸皮病檢測 257
14.4.2 洋蔥內部品質預測 263
14.5 結論 265
參考文獻 265
第15章 AOTF高光譜成像用于食源性病原體檢測 269
15.1 簡介 269
15.2 高光譜顯微成像技術與高光譜成像平臺 270
15.3 AOTF高光譜顯微成像系統 271
15.3.1 聲光可調諧濾波器的原理 272
15.3.2 顯微鏡光源 272
15.3.3 明場和暗場照明 274
15.3.4 革蘭氏陰性菌圖像的感興趣區 274
15.3.5 革蘭氏陽性菌圖像的感興趣區 274
15.4 細菌細胞培養物的制備 275
15.5 顯微鏡下的細菌樣品固定 276
15.6 活細菌細胞的固定 276
15.7 革蘭氏陰性菌和革蘭氏陽性菌 277
15.8 高光譜顯微圖像的采集與分析 278
15.9 分類方法 280
15.9.1 馬氏距離 280
15.9.2 k*近鄰 280
15.9.3 線性判別分析 281
15.9.4 二次判別分析 281
15.9.5 支持向量機 281
15.10 從細菌細胞收集光譜數據 281
15.10.1 沙門氏菌的光譜特征 282
15.10.2 葡萄球
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