导读:本文包含了成像光谱图像论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:光谱,图像,水下,泰勒,图像处理,可调,蚜虫。
成像光谱图像论文文献综述
字崇德,李昀谦,祖永祥,陈林森,曹汛[1]（2019）在《多传感器光谱视频成像系统中的图像对齐研究》一文中研究指出多光谱视频成像能够同时采集场景的空间、时间和光谱信息,可广泛应用于遥感、农业监测和材质分析等多个领域。然而传统光谱仪往往包含光学色散分光结构,系统复杂、标定困难,难以普遍推广。因此,文中搭建了一种多传感器小型化光谱视频成像系统,提出了一种基于相机姿态的多视点图像或视频快速对齐方法,实现了嵌入式平台上的多光谱视频的实时采集和对齐。通过复杂场景的实验验证,文中提出的对齐方法在PSNR、SSIM客观指数以及主观视觉评价中均取得了良好的效果。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年06期）
郭乙陆[2]（2019）在《面向凝视型光谱成像系统的水下光谱图像重建方法研究》一文中研究指出水下光谱成像技术在海洋生物识别、海洋地质调查、海洋环境监控等领域有着重要的作用。然而使用水下光谱成像技术对水下目标探测时面临诸多困难,如水体强烈的衰减作用造成光线能量的衰减及光谱特征的改变、强烈的散射光线淹没特征信号等。针对以上的问题,本文设计了一套水下光谱成像系统,并设计了水下光谱图像重建算法,确保系统在水下的实用性。在水下光谱成像系统设计方面,本文设计了凝视型光谱成像仪,单次成像即可获得特定波长的光谱图像,在水下有较好的抗震性能。设计了配套的水下光源与水下激光测距系统,实现了清水中10 m以内400-700 nm波段的光谱成像及测距。开展了光谱成像仪在空气中的绝对辐射定标、光谱分辨率定标和光谱灵敏限定标,确保了系统的可靠性。在水下光谱图像重建算法方面,建立了一套包含了光谱图像的预处理算法(图像去噪与光谱图像配准)、水下光谱图像的辐射补偿算法、水下散射光光辐射矫正算法以及图像增强算法在内的完整水下光谱图像处理流程。光谱图像预处理算法中,针对水下弱光环境图像信噪比低的特点,设计了基于中值滤波与基于去噪神经网络的图像去噪算法。针对不同波段间图像错位的问题,基于SURF算子,在黑白相机的辅助下实现了任意信噪比的光谱图像配准。水下光谱图像的辐射补偿通过基于被动光源的水下图像辐射补偿方法、水下光源光场建模与基于主动光源的水下图像辐射补偿方法研究,消除了水下光衰减对光谱成像的影响。基于被动光源的水下图像辐射补偿方法主要针对于水下自发光物体。根据水下光学特性及成像规律,设计水下自发光物体的光谱成像模型,并根据模型设计水下图像的辐射补偿方法。使用手机为自发光光源,完成数据采集与模型参数定标,并验证该补偿方法的准确性。在水下光源光场建模方面,以平方反比定律为基础,依次建立空气中及水下光源光场模型。设计水下光场模型的定标方法,使用光轴上两个距离的辐照度即可实现整个水下光场的辐照度定标。依次对比水下光轴上光场与切面光场上的实测辐照度与模型辐照度,评价模型的准确性。在基于主动光源的水下图像辐射补偿方法方面,将基于被动光源的水下图像辐射模型与水下光源光场模型相结合,建立基于主动光源的光谱成像模型,实现对水下任意目标的探测。根据模型设计水下成像距离归一化算法,将所有光谱图像补偿到与定标物体相同的探测距离。采集水下8m-10m距离的光谱图像,将所有图像归一化到水下8m,分析该模型的精度。水下散射光光辐射矫正算法主要针对于水下背散射导致光谱信息扭曲及图像雾化的问题。分析辐射信号的来源,设计基于定标物体光谱反射率的去雾模型,并根据模型精确去除背散射光辐射,重建光谱图像。根据重建后的光谱图像计算光谱反射率,与实测光谱反射率做对比,分析重建算法的精度。图像增强算法主要用于提升图像的清晰度,方便人眼观察。对于运动模糊明显的图像,使用去模糊循环神经网络去除运动模糊;对于一般水下光谱图像,使用盲去模糊算法对离焦模糊及水体前向散射造成的高斯模糊做矫正,最终实现清晰的水下光谱图像重建。通过对水下光谱图像的重建,实现了准确、直观的水下目标光谱特征获取,在水下探测领域有广泛的应用前景。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-05-01）
胡文斌,马志敏,田猛,赵小红,胡向阳[3]（2018）在《多光谱成像的粒子图像测速》一文中研究指出基于时间分辨的粒子图像测速技术(time-resolved particle image velocimetry,TR-PIV)是一种广泛应用的非接触式二维瞬时流场可视化测量技术。为了得到流场精细的瞬态空间结构和演变过程,提出了一种利用多光谱成像技术来提高流场测量的时间分辨率的方法。利用多个不同波长的脉冲激光照明流场中的同一测量区域,使用多光谱成像系统采集不同波长的粒子图像,经过图像分离,判决计算产生速度矢量场。为了验证这一原理的可行性,使用叁种不同波长(488,532和632.8nm)的单色光谱脉冲搭建了一套基于多光谱成像的TR-PIV系统,通过多波长激光脉冲之间时序的精确控制,将两帧图像之间的时间间隔从10ms缩短至3.4ms,时间分辨率提高了3倍。结果表明基于多光谱的TR-PIV测量系统在保持PIV技术瞬时全场测量特点的同时,时间分辨率大为提高。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年07期）
韩佳彤[4]（2018）在《镀膜式视频光谱成像仪图像预处理算法研究》一文中研究指出多光谱图像是将图像空间几何特征与丰富的光谱特征相结合的一种光谱成像技术,具有单波段、多波段影像的空间信息和光谱信息,近年来光谱成像技术被广泛地应用于多个领域,如:遥感探测、生物医学、人工智能等。由于传统的成像光谱仪是分时采集光谱数据,不能针对运动目标进行光谱图像数据获取,并且其采集的静态光谱图像数据信息冗余度高,数据传输速率缓慢。为了解决运动目标的光谱图像数据获取,将光谱成像技术应用于运动目标跟踪,本论文引入了一种镀膜式视频光谱成像技术,该技术采用镀膜的方式对各谱段图像进行抽样编码,将叁维光谱信息在二维探测器平面上表示,可以实时获取场景光谱信息,减少数据传输空间的需求。但是镀膜式视频光谱仪获取的二维多光谱图像数据光谱信息不完整,单像元缺失大量的光谱信息,所以本论文镀膜式视频光谱仪拍摄的二维多光谱马赛克图像复原处理算法展开研究,将二维多光谱图像数据复原为立方体数据,重建完整的多光谱图像。本论文的研究对象主要是基于镀膜式视频光谱仪采集的二维多光谱马赛克图像,研究如何将二维多光谱马赛克图像复原为完整的多光谱图像,复原过程主要包括:1、根据马赛克模板提取单谱段图像;2、利用图像复原算法增强所有单谱段图像的空间信息,使单谱段图像的空间分辨率接近探测器的分辨率;3、在单谱段图像空间分辨增强的同时重建所有像元缺失的光谱信息,使每个像元能够提取出完整的光谱曲线。本文根据二维多光谱马赛图像的成像特点,分析了泰勒级数插值算法用于二维图像复原的方法,改进泰勒级数插值法,将其应用于二维多光谱马赛克图像复原。比如,在单谱段图像复原过程中,本文采用扩大单谱段图像中已知像元的邻域来计算泰勒级数插值算法中的一阶和二阶导数;本文还提出了另一种改进的泰勒级数插值法,首先将原始图像进行小波变换,消除原图的马赛克效应,利用小波变换后的图像中所有像元的一阶和二阶导数指导后续的泰勒级数插值法复原所有单谱段图像。另外在课题研究过程中通过分析复原完整多光谱图像的单谱段图像空间分辨增强效果和重建光谱的准确性,以及影响复原的完整多光谱图像质量的因素,论证本论文研究方法的可靠性。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)》期刊2018-06-01）
陈璐[5]（2018）在《基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统设计与实现》一文中研究指出随着遥感对地观测技术的飞速发展,成像光谱数据呈现指数增长,特别是人工智能技术和高性能计算的加速崛起,进一步推动了成像光谱大数据时代的到来。因此,如何高效地组织和管理海量的成像光谱数据成为一个亟待解决的实际应用问题。此外,作为数字地球等各项重大建设项目的基础性数据,成像光谱图像(spectral imagery)在城市规划、环境监测以及军事侦察等领域有着广泛的应用。然而,网络时代的开放性与共享性,使得网络信息安全问题日益突出,特别是含有重要信息的成像光谱图像则应具有严格的保密性,要确保检索过程中不发生失泄密事件。传统的采用手工设计特征的图像检索方法,由于一直未能很好地解决低层特征和高层语义之间的语义鸿沟问题,难以形成对成像光谱图像有效的特征表达,从而制约了成像光谱图像检索技术的进一步发展。而现有的成像光谱图像检索技术所关注的是如何设计有效的机制来提高检索性能,往往忽略了图像内容的安全性问题。针对海量成像光谱图像,如果在保证图像检索性能的同时,有效地保障成像光谱图像的安全性则具有重要的实际研究意义和广泛的工程应用价值。为此,论文从图像检索和安全相互结合、相互支持的观点出发,设计并实现一个基于深度特征的成像光谱图像安全检索(secure retrieval)系统,具体研究内容包括:(1)考虑到深度学习技术强大的特征学习能力,提出了一种成像光谱图像的深度光谱-空间特征提取方法。首先选取成像光谱图像的纯净像元获得光谱、空间向量;然后迭加光谱-空间向量作为训练样本,对深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)网络模型进行训练;最后利用训练好的DCGAN网络模型提取深度光谱-空间特征。实验结果表明,采用深度光谱-空间特征表示成像光谱图像可以提高图像检索的准确率。(2)针对成像光谱图像深度特征维数过高的问题,设计了一种成像光谱图像的深度光谱-空间特征降维方法。首先通过模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)从成像光谱图像库选取深度光谱-空间特征的代表数据;然后采用基于t-分布随机近邻嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)的非线性流形方法对代表数据进行降维;最后利用基于t-SNE的非线性流形哈希实现成像光谱图像的深度光谱-空间特征降维。实验结果表明,基于t-SNE的非线性流形哈希降维方法,可以在保持深度光谱-空间特征表示能力的同时,有效实现深度特征的维数约减,从而大幅提高检索效率。(3)为了保证检索过程中的安全性,设计并实现了基于特征随机化加密的成像光谱图像安全检索系统。首先在保持汉明距离不变的情况下,利用特征随机化加密技术对降维后的深度光谱-空间特征哈希码进行加密保护;然后在加密域选择多索引哈希计算汉明距离进行相似性匹配;最后在系统检索过程中引入特征权重调整的相关反馈机制,进一步优化检索结果。实验结果表明,论文设计的成像光谱图像安全检索系统,可以在保证图像检索准确率的同时,有效保障图像内容的安全性。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-05-01）
顾正之[6]（2018）在《基于端元字典的成像光谱图像稀疏解混与亚像元定位研究》一文中研究指出随着遥感技术的逐渐成熟,成像光谱图像在目前社会中的应用越来越广泛。但是由于成像光谱仪的限制,大多数成像光谱图像的空间分辨率较低,这也就导致了混合像元在遥感影像中大量普遍存在,给后续的数据处理工作带来了许多不便。因此成像光谱图像的光谱解混技术具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文从成像光谱图像的特点和成像原理出发,开展了基于端元字典的成像光谱图像稀疏解混技术的研究工作,提出了一种基于地物类别的高光谱图像端元冗余字典训练算法和一种基于K-SVD和端元字典的光谱解混算法,收到了较好的效果。进一步将其应用于亚像元定位领域,设计实现了一种基于空间相关性约束的亚像元定位算法,有效提高了传统算法的定位精度。具体包括:设计并实现了一种基于K-SVD的和标准光谱库的端元冗余字典训练算法。该方法以标准光谱库为基础,首先基于光谱特征对光谱库数据进行地物分类,然后对每类地物的光谱曲线分别训练单类字典,选择最具代表性的地物光谱曲线,来构建端元冗余字典;进一步利用光谱角匹配与光谱信息散度结合的方法,对字典内的端元进行进一步筛选优化,使得端元字典内的原子在保证充分性的同时降低相关性,以消除后续光谱解混过程中无关项的消极影响,为后续成像光谱图像混合像元的高效解混奠定基础。设计并实现了一种基于端元冗余字典的混合像元光谱解混算法。该方法基于线性光谱混合模型,首先通过KNN的方法对图像中的混合像元进行检测,进而以基于地物类别的端元冗余字典作为端元集,采用基于K-SVD的稀疏分解的方法对混合像元进行解混。通过模拟数据和真实数据的实验表明该方法的解混效果良好,具有较高的鲁棒性,改善了低信噪比的情况下传统解混方法精度较低的问题。设计并实现了一种基于光谱解混和空间相关性约束的成像光谱图像亚像元定位算法。将所提出的基于端元冗余字典的混合像元解混算法用于亚像元定位过程,进一步验证了算法的有效性。该方法设计构造了两种基于空间相关性的代价函数,进而基于前述混合像元解混结果,利用解混分量图通过像元交换实现了高光谱图像的亚像元定位。实验结果表明该算法在地物边界处的亚像元定位效果良好,贴近实际地物分布情况,在实现高性能亚像元定位的同时也验证了所提出的光谱解混算法的有效性。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-05-01）
石磊[7]（2018）在《皮肤癌组织的超光谱显微成像及图像处理》一文中研究指出基于TeO2晶体的声光可调滤波器(Acousto-Optic Tunable Filter,AOTF)是一种分光器件,它实现了光谱技术和图像技术的完美结合,在考古学、艺术保护、植被水资源控制、食品质量和安全控制、法医学、犯罪现场检测和生物医学等众多领域被广泛应用。超光谱成像技术是当前医学检测技术研究的一个前沿领域,它利用在宽范围内的很多很窄电磁波来提取有价值的信息。然而,目前国内研究主要应用在遥感方向,在医学方面对于疾病的检测、诊断和手术引导等,目前还处于理论实验阶段,仍然有许多问题需要解决。本文基于超光谱成像技术,进行了针对皮肤癌组织的超光谱显微图像研究。首先通过声光相互作用理论,解释了声光可调滤波器的工作原理。将声光可调滤波器与显微镜相结合,搭建超光谱显微成像实验系统。我们将皮肤癌组织作为研究对象,并通过实验得到了不同光波段的81个皮肤癌组织超光谱显微图像。由于光谱图像数据具有高维度,大数据量的特点,这给对皮肤癌组织的描述提供了更多的信息量。在图像空间领域,分析了皮肤癌组织的超光谱显微图像之间的相关性,这种相关性系数平均在0.9以上,体现了光谱间的连续性。并对超光谱图像数据主成分压缩处理和叁波段RGB图像融合。在光谱空间领域,构建图像光谱立方体,可以得到皮肤癌组织的光谱库。进一步研究发现,若已知病变区域光谱,通过光谱角匹配公式,就可以探知潜在的未知病变区域,实现对病变区域的定性、定量和定位的检测。最后,在皮肤癌组织光谱库中,依据异物异谱的特性,使用径向基支持向量机和BP神经网络模式识别方法来分类学习,分类结果可以清楚地得出不同的组织结构类型,进一步说明光谱数据的可视化优点。(本文来源于《福建师范大学》期刊2018-03-20）
石磊,张春光,王号,原江伟[8]（2018）在《基于声光可调滤波器双滤波技术的超光谱显微成像系统及其图像分析》一文中研究指出光谱分辨率是声光可调滤波器(AOTF)的关键。基于声光滤波器的工作原理,通过前后串联两个滤波器,设计了基于双滤波结构的超光谱成像系统。通过对单一滤波和双滤波结构特性的理论计算和实验测量结果的分析比较,可以发现在中心波长相等的情况下,双滤波结构的光谱宽度比单一滤波结构小,说明了双滤波技术在改善光谱宽度方面的优越性。另外,利用双滤波结构,结合倒置光学显微镜,设计了基于双滤波技术的显微成像系统。基于大量的胃癌组织超光谱显微图像,选取相关系数较小的叁个光谱图像,使用RGB假彩色图像融合技术进行处理。经仿真实验发现,超光谱图像融合技术能够有效地改善图像的质量。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2018年03期）
刘世界,张旭东,张月,李春来,王建宇[9]（2017）在《多帧图像编码孔径光谱成像技术》一文中研究指出在双色散结构编码孔径光谱成像系统(DD-CASSI)的基础上,提出了利用多帧采样图方法(Multi Frame-DD-CASSI),以提高信息采样率,并提出新的数学模型,实现了对叁维数据立方体的光谱维压缩编码,充分利用了光谱维数据的相关性,利用32帧采样图恢复数据,达到了0.99的光谱曲线相似度和40 db的图像峰值信噪比.(本文来源于《红外与毫米波学报》期刊2017年06期）
俞浩,吕美巧,刘丽敏,余桂平,赵艳茹[10]（2017）在《高光谱成像与图像结合进行油菜角果蚜虫侵染的定位识别》一文中研究指出油菜蚜虫可造成油菜籽的严重减产,及早进行油菜蚜虫判别以及其侵染定位识别有助于精准喷药。采用可见-近红外高光谱成像技术结合图像分析对185个蚜虫侵染以及138个健康油菜角果进行判别,并进行蚜虫的定位分析。首先采用主成分分析法(PCA)对两类样本的平均光谱进行聚类分析,并基于X-loading得出737nm波段可作为判断蚜虫的重要波段,采用Boxplot进行两类样本间单波段处的统计分析,同时得出基于737nm波段判断蚜虫侵染油菜角果的线性公式为y=2.917 6-3.345 7x(x为样本在737nm处的光谱值,y为样本的分类预测值)。采用此公式对实验样本进行判别分析,可以发现角果蚜虫识别率为99.0%。同时基于737nm处的油菜角果单波段灰度图进行蚜虫的定位识别,可以得到蚜虫的识别率为81.1%。结果表明,采用737nm处的单波段光谱信息以及图像信息可进行油菜角果蚜虫侵染的定位识别,为进一步开发便携仪检测仪以及精准喷药提供理论和方法依据。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2017年10期）
成像光谱图像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
水下光谱成像技术在海洋生物识别、海洋地质调查、海洋环境监控等领域有着重要的作用。然而使用水下光谱成像技术对水下目标探测时面临诸多困难,如水体强烈的衰减作用造成光线能量的衰减及光谱特征的改变、强烈的散射光线淹没特征信号等。针对以上的问题,本文设计了一套水下光谱成像系统,并设计了水下光谱图像重建算法,确保系统在水下的实用性。在水下光谱成像系统设计方面,本文设计了凝视型光谱成像仪,单次成像即可获得特定波长的光谱图像,在水下有较好的抗震性能。设计了配套的水下光源与水下激光测距系统,实现了清水中10 m以内400-700 nm波段的光谱成像及测距。开展了光谱成像仪在空气中的绝对辐射定标、光谱分辨率定标和光谱灵敏限定标,确保了系统的可靠性。在水下光谱图像重建算法方面,建立了一套包含了光谱图像的预处理算法(图像去噪与光谱图像配准)、水下光谱图像的辐射补偿算法、水下散射光光辐射矫正算法以及图像增强算法在内的完整水下光谱图像处理流程。光谱图像预处理算法中,针对水下弱光环境图像信噪比低的特点,设计了基于中值滤波与基于去噪神经网络的图像去噪算法。针对不同波段间图像错位的问题,基于SURF算子,在黑白相机的辅助下实现了任意信噪比的光谱图像配准。水下光谱图像的辐射补偿通过基于被动光源的水下图像辐射补偿方法、水下光源光场建模与基于主动光源的水下图像辐射补偿方法研究,消除了水下光衰减对光谱成像的影响。基于被动光源的水下图像辐射补偿方法主要针对于水下自发光物体。根据水下光学特性及成像规律,设计水下自发光物体的光谱成像模型,并根据模型设计水下图像的辐射补偿方法。使用手机为自发光光源,完成数据采集与模型参数定标,并验证该补偿方法的准确性。在水下光源光场建模方面,以平方反比定律为基础,依次建立空气中及水下光源光场模型。设计水下光场模型的定标方法,使用光轴上两个距离的辐照度即可实现整个水下光场的辐照度定标。依次对比水下光轴上光场与切面光场上的实测辐照度与模型辐照度,评价模型的准确性。在基于主动光源的水下图像辐射补偿方法方面,将基于被动光源的水下图像辐射模型与水下光源光场模型相结合,建立基于主动光源的光谱成像模型,实现对水下任意目标的探测。根据模型设计水下成像距离归一化算法,将所有光谱图像补偿到与定标物体相同的探测距离。采集水下8m-10m距离的光谱图像,将所有图像归一化到水下8m,分析该模型的精度。水下散射光光辐射矫正算法主要针对于水下背散射导致光谱信息扭曲及图像雾化的问题。分析辐射信号的来源,设计基于定标物体光谱反射率的去雾模型,并根据模型精确去除背散射光辐射,重建光谱图像。根据重建后的光谱图像计算光谱反射率,与实测光谱反射率做对比,分析重建算法的精度。图像增强算法主要用于提升图像的清晰度,方便人眼观察。对于运动模糊明显的图像,使用去模糊循环神经网络去除运动模糊;对于一般水下光谱图像,使用盲去模糊算法对离焦模糊及水体前向散射造成的高斯模糊做矫正,最终实现清晰的水下光谱图像重建。通过对水下光谱图像的重建,实现了准确、直观的水下目标光谱特征获取,在水下探测领域有广泛的应用前景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
成像光谱图像论文参考文献
[1].字崇德,李昀谦,祖永祥,陈林森,曹汛.多传感器光谱视频成像系统中的图像对齐研究[J].红外与激光工程.2019
[2].郭乙陆.面向凝视型光谱成像系统的水下光谱图像重建方法研究[D].浙江大学.2019
[3].胡文斌,马志敏,田猛,赵小红,胡向阳.多光谱成像的粒子图像测速[J].光谱学与光谱分析.2018
[4].韩佳彤.镀膜式视频光谱成像仪图像预处理算法研究[D].中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所).2018
[5].陈璐.基于深度特征的成像光谱图像安全检索系统设计与实现[D].北京工业大学.2018
[6].顾正之.基于端元字典的成像光谱图像稀疏解混与亚像元定位研究[D].北京工业大学.2018
[7].石磊.皮肤癌组织的超光谱显微成像及图像处理[D].福建师范大学.2018
[8].石磊,张春光,王号,原江伟.基于声光可调滤波器双滤波技术的超光谱显微成像系统及其图像分析[J].激光与光电子学进展.2018
[9].刘世界,张旭东,张月,李春来,王建宇.多帧图像编码孔径光谱成像技术[J].红外与毫米波学报.2017
[10].俞浩,吕美巧,刘丽敏,余桂平,赵艳茹.高光谱成像与图像结合进行油菜角果蚜虫侵染的定位识别[J].光谱学与光谱分析.2017
论文知识图
