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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于GAN‑MLP两阶段网络的水果光学特性的单相位空间频域成像测量方法。包括：采集水果样本图像，创建原始数据集，由原始数据集通过不同的图像处理方法构建出多个水果样本数据集；构建水果光学特性参数的两阶段预测模型；使用每个水果样本数据集训练两阶段预测模型，得到训练后预测模型；使用每个水果样本数据集测试训练后预测模型，评估每个训练后预测模型的性能并选取最佳预测模型作为最终预测模型；获取待测水果图像并利用最终预测模型进行处理，得到待测水果的光学特性参数。本发明方法用于从单幅空间频域图像获得高精度的水果光学特性参数，在保证光学特性参数预测精度的同时实现更快速的宽波段水果光学特性参数获取。
主权项：1.一种基于GAN-MLP两阶段网络的水果光学特性的单相位空间频域成像测量方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、利用空间频域成像系统采集水果样本的空间频域图像，创建原始数据集，由原始数据集通过不同的图像处理方法构建出多个水果样本数据集，将每个水果样本数据集划分为训练集和测试集；S2、构建水果光学特性参数的两阶段预测模型；S3、使用每个水果样本数据集中的训练集训练所述两阶段预测模型，得到训练后预测模型；S4、使用每个水果样本数据集中的测试集测试训练后预测模型，评估各个训练后预测模型的性能并选取最佳预测模型作为最终预测模型；S5、利用空间频域成像系统获取待测水果的空间频域图像并利用最终预测模型进行处理，得到待测水果的光学特性参数作为测量结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于GAN-MLP两阶段网络的水果光学特性的单相位空间频域成像测量方法
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