图像处置技术在叶片特点分析中得到了宽泛的利用
。早期的植物叶片RGB图像处置技术存在去噪不及，选取参数少、合用性有限的正态概率统计估计模型等弊端
。

本文作者确定了烟叶图像中红、绿、蓝、灰度通路的偏态散布特点
。推算了20个偏态散布参数，蕴含均匀数，中位数，多数，偏度和峰度
。使用均值参数成立了一个与早期模型类似的逐步回归模型
。其他基于中值和偏度参数的模型可能得到正确的基于RGB的描述和预测，并能更好地拟合SPAD值
。参数的增长提高了RGB模型描述和预测的精度，扩大了其利用领域
。事实上，偏态散布参数能够描述叶色深度和均匀性的变动
。

四种分歧叶龄单叶色彩渐变累积频率直方图
。

SPAD多项式拟合曲面
。利用MATLAB曲线拟合工具箱得到拟合曲线（F4）
。

了局显示，叶片图像的色彩直方图呈偏斜散布，其参数极大地丰硕了RGB模型，并且能够描述叶片色彩深度和均匀性的变动
。