《表1 校正集与预测集样本》

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《基于高光谱图像分割的固态发酵中不同杆菌的识别方法》

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对获取到的去噪后的去噪后高光谱投射图像进行分割，获取高光谱图像梯度及分布峰值，并以此为依据得到培养基上细菌光谱信息，为模型建立提供依据，在MATLAB中利用波段减法获取细菌菌落与背景培养基差异显著的灰度图像，通过大津阈值分割法对图像进行二值化处理，获取原始光谱图像的掩模图像。利用掩模图像中菌落所处位置对光谱数据信息进行提取，同时把获取的三种细菌的光谱数据分割成校正集与预测集，通过校正集对模型进行构建，通过预测集对模型性能进行验证。样本集组成用表1进行描述。