摘要
本发明提供一种基于近红外高光谱成像技术的图像识别方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机视觉技术领域,方法包括:获取待识别图像,并从待识别图像中识别出目标对象;对目标对象所处范围进行区域划分,得到多个图像分区,并提取多个图像分区中每个图像分区的高光谱数据,通过筛选去除无关图像分区之后得到多个高光谱数据;利用最大噪声比率变换方法对多个高光谱数据进行特征提取,得到多个特征波长,并将多个特征波长作为K均值聚类算法的初始聚类中心,利用K均值聚类算法对多个特征波长进行特征优化,得到优化后的特征波长;基于优化后的特征波长对目标对象进行识别,得到目标对象的识别结果。通过本发明提供的方法,可提升识别准确率。
技术关键词
近红外高光谱成像技术
K均值聚类算法
图像识别方法
分区
波长
初始聚类中心
分类预测模型
一维卷积神经网络
数据
对象
协方差矩阵
图像识别装置
像素点
非暂态计算机可读存储介质
特征值
噪声
交叉验证方法
比率
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旅行产品
人工智能服务
对象
语音
计算机程序产品
内窥镜成像系统
可见光
半导体发光芯片
绿光荧光粉
图像处理模块
生态保护红线
生态服务功能
区划方法
因子
自然保护区
故障解析方法
错误码
错误日志
通用输入输出接口
故障检测机制
纳米结构
光场显示装置
周期
超构表面结构
模拟退火优化