用彩色图像提取植物特征的研究(1)(2)
2015-08-28 01:57
导读：（3） 式中的Rm、Gm、Bm分别是RGB颜色坐标系中的最大分量值。不同的彩色显示系统有不同的取值范围，例如，一个24位的真彩色显示系统中，Rm=Gm=Bm，此时
（3） 式中的Rm、Gm、Bm分别是RGB颜色坐标系中的最大分量值。不同的彩色显示系统有不同的取值范围，例如，一个24位的真彩色显示系统中，Rm=Gm=Bm，此时r、g、b可按下式计算
（4） 2.3 统计实验物体的颜色是由它的反射光谱特性和光源特性所决定的。由于有生命的杂草的反射光谱特性不同于无生命的土壤背景，因而两者在颜色上形成了鲜明的对比，但在亮度上差别不明显。对不同土壤、土壤残留物以及各种光照条件下的用于识别杂草颜色指数所做的研究表明，在通常情况下，植物图像的背景即土壤有较大的r、b值，而其g值却总小于植物本身的g值，这里r、g、b是归一化的颜色分量，其计算公式如（4）。通过研究利用r－b、g－b、（g－b）/|r－g|和（２g－r－b）等指标来区别植物与非植物背景是非常有效的。本文在前人的研究基础上，利用AOI（Area of interest，感兴趣区域）测试工具对大量的包含各种类型的杂草图像进行颜色特征的分析，采集了不同土壤、作物残留物以及各种光照条件下温室大棚内的杂草图像。统计研究上述四种归一化颜色特征参数的均值和标准偏差，以及(2G－R－B)颜色特征参数和H、S、I值的均值和标准偏差。统计的结果如下表1、表2、表3、表4。为了便于计算，作了如下规定：为了避免分母为零的情况发生，规定在（－0.01，0.01）之间的（r－g）值为0.01；有些叶子像素的g值远大于r值，从而导致共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者):
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