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基于深度人工神经网络技术和数字图像处理技术研究通过叶片颜色信息预测叶绿素含量。采用迭代法阈值分割处理青冈栎叶片图像实现背景区域和目标区域的分离,对分离后的图像进行灰度拉伸,高斯滤波等处理得到图像平均R、G、B值从而建立图像数据样本,同时采用二维插值法增加训练样本总数。为筛选最佳的神经网络模型和网络输入组合,比较两组不同网络输入组合在线性网络、BP网络、径向基网络和广义神经回归网络下的检测效果。结果表明,选取颜色参数(B/R,R-B,(R-B)/(R+B),G/(R+G+B))作为径向基网络的输入向量