一种用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法
专利汇可以提供一种用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种用于 深度学习 的籽 棉 地膜 高 光谱 可视化 标签方法，属于高光谱成像与深度学习技术领域。利用相邻替代性 算法 分析光谱的特征谱段，再结合二分法，将图像数据进行 降维 ，生成籽棉地膜的高光谱伪彩色图，并使用框选标记的形式对伪彩色图进行标记，通过二维图像标记对应产生高维光谱的图像标签。本发明将高光谱技术应用于籽棉地膜识别领域，对于彩色相机和黑白相机无法识别的残留的透明地膜，本发明通过高光谱成像仪采集籽棉地膜在1000～2500nm的高光谱图像，进而识别并分类与籽棉具有不同 光谱特性 的残膜。，下面是一种用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法专利的具体信息内容。
1.一种用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法，其特征在于，利用相邻替代性算法分析高光谱图像的特征谱段，再结合二分法，将图像数据进行降维，生成籽棉地膜的高光谱伪彩色图；并使用框选标记与边缘扩散的形式对伪彩色图进行标记；通过二维图像标记对应产生高维光谱的图像标签；具体包括以下步骤：
(1)获取籽棉地膜的高光谱图像，并对获得的光谱数据进行校正与降噪；
(2)将光谱图像划分为三个子数据集；对各个子数据集的图片Ii求取可替代性系数ri；
ri的计算公式为：
式中，Si表示图片Ii的标准差，Ii+1为相邻的下一张光谱图片；
(3)通过二分法将光谱图像中可替代性系数低于中间值的光谱图片去除；
(4)重复步骤(2)与步骤(3)，直至每个子数据集的图片数减少为1，即为提取出的子数据集的代表性图片；
(5)将每个子数据集的代表性图片对应RGB图像的3个通道，生成籽棉地膜的高光谱伪彩色图；
(6)使用框标记的形式对伪彩色图进行标记，通过二维图像的标记对应产生高维光谱的图像标签；
(7)添加标签后，对框选区域进行边缘扩散；
(8)用户决定是否保留扩散区域；用户决定保留扩散区域时，将光谱数据随机打乱并将标签转化为独热编码，生成便于神经网络训练的标签化光谱数据。
2.根据权利要求1所述的用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法，其特征在于，利用芬兰SPECIM公司的SWIR系列高光谱成像仪来获取高光谱图像。
3.根据权利要求1所述的用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法，其特征在于，利用高光谱成像仪采集籽棉地膜在1000～2500nm的高光谱图像，并且以5.6nm为一谱段，共采集288个谱段的数据。
4.根据权利要求1所述的用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法，其特征在于，对获得的高光谱数据进行校正与降噪，过程如下：通过纯黑帧ID和纯白帧IW进行校正，对于相关数据进行均值化处理，即对于ID、IW在行方向上使用 得出 和 校正后的数据为 最后使用SG多项平滑法对于数据进行拟合平滑得出平滑的光谱数据。
5.根据权利要求1所述的用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法，其特征在于，对框选区域进行边缘扩散的过程如下：
首先计算框选区域内的平均梯度，计算公式如下：
G(x，y)＝dxi+dyi
dx(i，j)＝p(i+1，j)-p(i，j)
dy(i，j)＝p(i，j+1)-p(i，j)
式中，p(i，j)为第i行第j列个像素点；
其次，通过平均梯度将光谱数据的边缘进行扩散，即测试边缘点p(m，n)的相邻点p(m+
1，n+1)的梯度，若梯度小于平均梯度 则将改点加入选择范围内；当区域边缘扩散至梯度大于区域内平均梯度时停止。
6.根据权利要求1所述的用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法，其特征在于，光谱图像按照波长依次划分为三个大小相等的子数据集D1，D2，D3，对各个子数据集内每个波段的图片Ii求取可替代性系数ri。
一种用于深度学习的籽棉地膜高光谱可视化标签方法
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