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Effectiveness of specularity removal from hyperspectral images on the quality of spectral signatures of food products
Journal of Food Engineering ( IF 5.5 ) Pub Date : 2021-01-01 , DOI: 10.1016/j.jfoodeng.2020.110148 Gamal ElMasry , Pere Gou , Salim Al-Rejaie
Journal of Food Engineering ( IF 5.5 ) Pub Date : 2021-01-01 , DOI: 10.1016/j.jfoodeng.2020.110148 Gamal ElMasry , Pere Gou , Salim Al-Rejaie
Abstract Specularity or highlight problem exists widely in hyperspectral images, provokes reflectance deviation from its true value, and can hide major defects in food objects or detecting spurious false defects causing failure of inspection and detection processes. In this study, a non-iterative method based on the dichromatic reflection model and principle component analysis (PCA) was proposed to detect and remove specular highlight components from hyperspectral images acquired by various imaging modes and under different configurations for numerous agro-food products. To demonstrate the effectiveness of this approach, the details of the proposed method were described and the experimental results on various spectral images were presented. The results revealed that the method worked well on all hyperspectral and multispectral images examined in this study, effectively reduced the specularity and significantly improves the quality of the extracted spectral data. Besides the spectral images from available databases, the robustness of this approach was further validated with real captured hyperspectral images of different food materials. By using qualitative and quantitative evaluation based on running time and peak signal to noise ratio (PSNR), the experimental results showed that the proposed method outperforms other specularity removal methods over the datasets of hyperspectral and multispectral images.
中文翻译:
从高光谱图像中去除镜面反射对食品光谱特征质量的有效性
摘要 高光谱图像中普遍存在高光或高光问题,引起反射率与其真实值的偏差,可以隐藏食品中的主要缺陷或检测虚假的虚假缺陷,导致检测和检测过程失败。在这项研究中,提出了一种基于双色反射模型和主成分分析 (PCA) 的非迭代方法,从多种成像模式和不同配置下获得的多种农产品的高光谱图像中检测和去除镜面高光成分。为了证明这种方法的有效性,描述了所提出方法的细节,并展示了各种光谱图像的实验结果。结果表明,该方法在本研究中检查的所有高光谱和多光谱图像上都运行良好,有效降低了镜面反射并显着提高了提取光谱数据的质量。除了来自可用数据库的光谱图像外,该方法的稳健性还通过不同食物材料的真实捕获高光谱图像得到进一步验证。通过使用基于运行时间和峰值信噪比 (PSNR) 的定性和定量评估,实验结果表明,该方法在高光谱和多光谱图像数据集上优于其他镜面反射去除方法。这种方法的稳健性得到了不同食物材料的真实捕获高光谱图像的进一步验证。通过使用基于运行时间和峰值信噪比 (PSNR) 的定性和定量评估,实验结果表明,该方法在高光谱和多光谱图像数据集上优于其他镜面反射去除方法。这种方法的稳健性得到了不同食物材料的真实捕获高光谱图像的进一步验证。通过使用基于运行时间和峰值信噪比 (PSNR) 的定性和定量评估,实验结果表明,该方法在高光谱和多光谱图像数据集上优于其他镜面反射去除方法。
更新日期:2021-01-01
中文翻译:
从高光谱图像中去除镜面反射对食品光谱特征质量的有效性
摘要 高光谱图像中普遍存在高光或高光问题,引起反射率与其真实值的偏差,可以隐藏食品中的主要缺陷或检测虚假的虚假缺陷,导致检测和检测过程失败。在这项研究中,提出了一种基于双色反射模型和主成分分析 (PCA) 的非迭代方法,从多种成像模式和不同配置下获得的多种农产品的高光谱图像中检测和去除镜面高光成分。为了证明这种方法的有效性,描述了所提出方法的细节,并展示了各种光谱图像的实验结果。结果表明,该方法在本研究中检查的所有高光谱和多光谱图像上都运行良好,有效降低了镜面反射并显着提高了提取光谱数据的质量。除了来自可用数据库的光谱图像外,该方法的稳健性还通过不同食物材料的真实捕获高光谱图像得到进一步验证。通过使用基于运行时间和峰值信噪比 (PSNR) 的定性和定量评估,实验结果表明,该方法在高光谱和多光谱图像数据集上优于其他镜面反射去除方法。这种方法的稳健性得到了不同食物材料的真实捕获高光谱图像的进一步验证。通过使用基于运行时间和峰值信噪比 (PSNR) 的定性和定量评估,实验结果表明,该方法在高光谱和多光谱图像数据集上优于其他镜面反射去除方法。这种方法的稳健性得到了不同食物材料的真实捕获高光谱图像的进一步验证。通过使用基于运行时间和峰值信噪比 (PSNR) 的定性和定量评估,实验结果表明,该方法在高光谱和多光谱图像数据集上优于其他镜面反射去除方法。