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以背最长肌和腰大肌为对象，利用高光谱图像(HSI)和共聚焦显微镜技术(CLSM)快速预测猪肉嫩度的研究.试验采集共80个样本在400～1100nm范围的高光谱数据，从中优选3幅特征图像提取对比度、相关性、角二阶矩和一致性等4个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量，运用神经网络方法构建猪肉嫩度的判别模型.为了验证HIS的判别度，又利用CLSM结合荧光染色观察猪肉纤维密度和直径等组织学特性参数.结果表明，校正集的判别率分别为97.24％预测集的分别为81.15％.经观察，发现肌纤维数越多，直径越小，其肉质就细嫩，反之亦然.结果，腰大肌的纤维直径和密度分别比背最长肌细且密，其观察结果与HIS的判别结果相一致.本研究利用HSI用于猪肉嫩度快速预测，具有一定的可行性.