一种基于RGB和荧光图像的鲜烟叶绿素含量检测方法

本发明提供一种基于RGB和荧光图像的鲜烟叶绿素含量检测方法，属于鲜烟叶绿素含量检测技术领域，本发明通过获取烟叶RGB表型特征和荧光生理特征，采用HSV色彩空间转换和阈值计算方程组实现精确兴趣区域提取，利用聚类优化博弈模型确定最优聚类簇数量并分别对两类兴趣区进行K‑means和DBSCAN聚类处理生成特征向量，构建包含表型特征分支和生理荧光分支的双层液态神经网络进行特征学习，通过交叉权重矩阵实现多维度特征融合并采用TSP最短路径算法优化权重分配，最终输出叶绿素含量预测值，解决了鲜烟叶绿素含量检测精度不高且无法实现多维度特征融合的技术问题。