《表1 水分与图像特征参数的相关分析》

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《基于机器视觉的工夫红茶萎凋叶水分检测方法》

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注：**代表在P<0.01水平上（双尾）相关性显著，*代表在P<0.05水平上（双尾）相关性显著。

使用SPSS软件对各萎凋时序下的图像特征值与水分值Y进行皮尔逊相关性分析，结果见表1。通过分析可知，在色泽特征中除H变量（色调H是用来表示颜色类别的参数）与水分相关性不显著外，其余图像指标均与水分显著相关（P<0.05），与hab*相关性不高。水分与R、G、B、S、L、L*、b*、2G-R-B和R/G正相关，相关性极显著（P<0.01），与a*极显著负相关（P<0.01），均表示水分越高，叶面越亮、越绿，色彩的饱和度越高。在纹理与水分的关联分析中发现水分与μ、U、e等参数相关性不显著，而与m、δ、r等参数显著相关，其中与m极显著正相关，表明萎凋过程中叶面的内在信息和结构发生了复杂的变化。