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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于智能手机的土壤颜色识别与相关属性快速预测方法，包括：拍摄土壤样本图像和孟塞尔比色卡图像，获取土样图像和比色卡图像RGB颜色值，基于比色卡图像RGB颜色值与比色卡实际RGB颜色值，建立土壤颜色线性校正模型，并对土样图像RGB颜色值进行校正，得到校正后的RGB颜色值作为土样颜色；将校正后的RGB颜色值从RGB色彩空间转换为四个色彩空间下的颜色值，从而得到13个色彩参数的值；以13个色彩参数为自变量，土壤属性为因变量，采用多元线性逐步回归方法建模，得到土壤属性预测模型实现土壤属性的预测。本发明将手机作为便捷的传感器，应用现有数据进行分析处理，能够快速便捷地解决土壤颜色识别与相关属性预测问题。
主权项：1.一种基于智能手机的土壤颜色识别与相关属性快速预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取土壤样本，将土壤样本置于内部装配LED光条的黑盒中，设置智能手机的拍摄参数，利用智能手机拍摄土壤样本图像，并确保智能手机拍摄的图像处于预先设置的稳定LED光源下；步骤2，在所述土壤样本图像上随机选取若干像素点，并将选取的像素点标记在RGB坐标上，利用k-means算法找到所选取的若干像素点的中心像素点，将中心像素点的RGB颜色值作为所述土壤样本图像的RGB颜色值；步骤3，将孟塞尔比色卡置于与土壤样本相同的黑盒中，并利用智能手机拍摄比色卡图像，采用步骤2相同的方法得到比色卡图像的RGB颜色值；步骤4，基于比色卡图像的RGB颜色值与比色卡的实际RGB颜色值，建立土壤颜色线性校正模型，利用土壤颜色线性校正模型对土壤样本图像的RGB颜色值进行校正，得到校正后的RGB颜色值；步骤5，将校正后的RGB颜色值从RGB色彩空间依次转换为HIS、CIELAB、CIELCH和CIELUV色彩空间下的颜色值，从而得到R、G、B、H、I、S、L、A、B、C、H、U和V共13个色彩参数的值；步骤6，以13个色彩参数为自变量，土壤属性为因变量，采用多元线性逐步回归方法建模并训练模型，得到土壤属性预测模型，利用土壤属性预测模型实现土壤属性的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于智能手机的土壤颜色识别与相关属性快速预测方法
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