图像处理技术在叶片特征分析中得到了广泛的应用。早期的植物叶片RGB图像处理技术存在去噪不足，采用参数少、适用性有限的正态概率统计估计模型等缺点。
本文作者确定了烟叶图像中红、绿、蓝、灰度通道的偏态分布特征。计算了20个偏态分布参数，包括平均数，中位数，众数，偏度和峰度。使用均值参数建立了一个与早期模型相似的逐步回归模型。其他基于中值和偏度参数的模型能够得到准确的基于RGB的描述和预测，并能更好地拟合SPAD值。参数的增加提高了RGB模型描述和预测的精度，扩大了其应用范围。事实上，偏态分布参数可以描述叶色深度和均匀性的变化。
四种不同叶龄单叶颜色渐变累积频率直方图。
SPAD多项式拟合曲面。利用MATLAB曲线拟合工具箱得到拟合曲线（F4）。
结果显示，叶片图像的颜色直方图呈偏斜分布，其参数极大地丰富了RGB模型，并且可以描述叶片颜色深度和均匀性的变化。
来源：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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