《表1 茶叶外形图像的颜色特征变量值的分布范围》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于机器视觉的茶叶品质自动检测方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

颜色特征对图像来说是一种很重要的视觉特征，是人识别图像最直观的感知特征之一.HSI是由MUNSEU H A在1915年提出的一种颜色模型，该模型采用H、S和I三种基本特征量描述颜色.常见的描述颜色的RBG模型中的R、G和B分别代表图像中的红色、绿色和蓝色分量值[7]，HSI与RGB颜色模型对比的优点主要在于：RGB颜色模型容易受环境光线变化的影响，HSI颜色模型基本上不受环境光线变化的影响，更与人的视觉对颜色的感知相近似[8].本文将采集到的以RGB形式表征的茶叶原始图像转换到HSI空间，计算图像H分量、S分量、I分量的平均值和方差.因样本数量较大，本文无法罗列出所有特征值，故只列出特征值的数值分布范围如表1所示.可以看出，茶叶样品良品与次品的颜色特征分布范围有一定的差异性，尤其是S分量平均值、H分量方差、I分量方差，良品与次品的特征值分布在无交集的数值区间内.