显色图像分析技术在水稻叶耳花青甙显色目测分级中的应用

作者：黄清梅; 杨晓洪; 侯瑶; 刘艳芳^*; 吕宏斌^*

来源：食品安全质量检测学报, 2020, 11(07): 2050-2056.

DOI：10.19812/j.cnki.jfsq11-5956/ts.2020.07.004

• 水稻特异性、一致性、稳定性测试
• 叶耳花青甙显色强度
• 颜色特征
• 图像分析

目的基于颜色特征的叶耳花青甙显色分级研究。方法以水稻倒二叶叶耳花青甙显色测试为切入点,在Emgu Cv3.0图像分析软件基础上,对完成图像分割的目标区域提取红绿蓝(red green blue, RGB)、色调饱和度亮度(hue saturation value, HSV)颜色特征,利用SPSS软件对颜色特征和测试分级数据进行相关性、回归等统计分析,建立颜色特征多元回归模型。结果叶耳花青甙显色强度与R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)、H(色调)、V(亮度)极显著负相关;所有颜色特征值中,G值与叶耳花青甙显色强度相关性最显著,是一元和多元回归主要自变量; G值建立的一元回归模型中, R2为0.980;多元回归模型R2值为0.994。结论回归模型的拟合效果好,用这两个模型均可完成叶耳花青甙显色强度分级。

• 单位
  云南省农业科学院粮食作物研究所; 曲靖市农业科学院; 云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所