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葉色RGB模型的偏態(tài)分布及偏態(tài)參數(shù)在葉色描述模型中的應用

2022/9/1
圖像處理技術(shù)在葉片特征分析中得到了廣泛的應用。早期的植物葉片RGB圖像處理技術(shù)存在去噪不足,采用參數(shù)少、適用性有限的正態(tài)概率統(tǒng)計估計模型等缺點。

本文作者確定了煙葉圖像中紅、綠、藍、灰度通道的偏態(tài)分布特征。計算了20個偏態(tài)分布參數(shù),包括平均數(shù),中位數(shù),眾數(shù),偏度和峰度。使用均值參數(shù)建立了一個與早期模型相似的逐步回歸模型。其他基于中值和偏度參數(shù)的模型能夠得到準確的基于RGB的描述和預測,并能更好地擬合SPAD值。參數(shù)的增加提高了RGB模型描述和預測的精度,擴大了其應用范圍。事實上,偏態(tài)分布參數(shù)可以描述葉色深度和均勻性的變化。


四種不同葉齡單葉顏色漸變累積頻率直方圖。

SPAD多項式擬合曲面。利用MATLAB曲線擬合工具箱得到擬合曲線(F4)。

結(jié)果顯示,葉片圖像的顏色直方圖呈偏斜分布,其參數(shù)極大地豐富了RGB模型,并且可以描述葉片顏色深度和均勻性的變化。

來源:Plant Methods.Skewed distribution of leaf color RGB model and application of skewed parameters in leaf color description model.Zhengmeng Chen, Fuzheng Wang, Pei Zhang, Chendan Ke, Yan Zhu, Weixing Cao & Haidong Jiang.https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-020-0561-2
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