圖像處理技術在葉片特征分析中得到了廣泛的應用。早期的植物葉片RGB圖像處理技術存在去噪不足，采用參數少、適用性有限的正態概率統計估計模型等缺點。
本文作者確定了煙葉圖像中紅、綠、藍、灰度通道的偏態分布特征。計算了20個偏態分布參數，包括平均數，中位數，眾數，偏度和峰度。使用均值參數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，偏態分布參數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）。
結果顯示，葉片圖像的顏色直方圖呈偏斜分布，其參數極大地豐富了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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