【摘 要】
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为识别坦克漆特征,用红外光谱仪采集坦克漆的高光谱图像,提取光谱反射率数据;用平均平滑法预处理矫正光谱数据,去除高频噪声;用主成分分析法提取校正后光谱特征,结合人工神经
【机 构】
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义乌工商职业技术学院机电信息学院,浙江义乌322000
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为识别坦克漆特征,用红外光谱仪采集坦克漆的高光谱图像,提取光谱反射率数据;用平均平滑法预处理矫正光谱数据,去除高频噪声;用主成分分析法提取校正后光谱特征,结合人工神经网络完成坦克漆特征识别.结果表明:所提方法的主成分明度、纯度具有较高累计可信度,对不同坦克漆样本均具有良好的聚类性,将坦克漆敏感特征波段作为人工神经网络输入,输出特征识别结果,识别准确率达95％以上,即使存在外部干扰也可保持较高识别准确性.
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