浅析茶叶分析的计算机图像处理技术

农晓锋（桂林旅游学院现代教育技术中心，广西桂林 541006）



浅析茶叶分析的计算机图像处理技术

农晓锋
（桂林旅游学院现代教育技术中心，广西桂林 541006）

茶叶自古就是我国经济作物中不可忽视的一个重要组成部分，传统的茶叶产业与当下先进计算机技术的结合必然会成为我国茶叶产业发展的趋势。本文阐述了计算机图像处理技术的发展现状和应用类型，对我国茶叶生产中的分析技术以及计算机图像处理技术在茶叶产业不同环节中的分析应用进行了深入探讨，最后在对计算机图像处理技术在茶叶分析中的优势和劣势进行汇总，预估了计算机图像处理技术在茶叶分析中的发展前景，以期为我国茶叶分析的科技化和现代化提供经验和借鉴。

茶叶；计算机；图像处理技术

随着计算机科学的日益发展，其相关技术的应用领域越发变得广阔。在短短二三十年内，其触角也深入到了农业生产的各个方面，为农业的整个生产环节提供了一条更加科学快捷的途径。在茶学领域，计算机视觉图像处理技术虽然很少见诸报道，但其逐渐兴起的态势值得我们引起重视。本文对于计算机视觉图像技术在茶学领域的两项核心方法：整茶平均色泽读取方法（L处理法）和茶叶图像分割方法，在茶叶分析的不同环节的实际操作的有效性和可行性进行了探讨和分析，并对其应用的实际操作效果加以评估和汇总，得出计算机图像技术能够在一定程度上代替人工分析、对茶叶质量加以检测的结论，从而为计算机图像处理技术在茶叶产业中的应用提供了可能。

1　计算机图像处理技术

伴随着计算机技术的不断创新和发展，计算机技术早已普遍应用在工、商、农、林等各行各业中。其中计算机图像处理技术在实时监测目标物体与标准或自身在不同时期的差异和变化中的应用，为产品质量检测和品质分析的机械化提供了新的思路，其已然在一些行业的实际生产中得到了有效的应用。

计算机图像处理技术的原理是利用传感器摄取检测图像并转化成数字信号，然后再利用计算机硬件与软件相结合，对这些数字信号进行处理和分析，从而对目标图像的特征值进行提取，实现对目标物体的识别监控和判断。

1.1计算机图像处理技术的发展现状

二十世纪中期，电子计算机的发展已经初具规模，计算机图像处理技术也随之开始出现，最初的计算机图像处理技术是为了改善图像的质量，即利用图像变换、图像增强、图像复原、图像分割、图像识别（分类）和图像编码压缩等算法，将图形和图像信息处理成为更便于肉眼分析的高质量图像。

这些算法有的通过计算机的硬件来实现，但目前大多数算法是通过软件来完成的，例如像Adobe Photoshop、3D studio MAX这样一些常见的通用处理软件，还有一些利用高级计算机语言Visual C++、Visual Basic等编写的专用图像处理程序或系统。

1.2计算机图像处理技术的基本算法

图像分割、图像描述和图像分类是计算机图像处理技术中的三种基本算法，也是本文所用到的三种主要的图像处理算法。

图像分割技术是计算机图像处理的关键技术之一，其作用是将图像的特征部分进行筛选和提取，通常是运用区域提取或边缘分割的方式来进行，目前图像分割技术仅有一些针对具体图像的分析方法，并没能发展出一种普适性的方法，这也是图像分割算法今后的发展方向。

图像描述作为图像识别的首要条件，分为边界描述和区域描述两种，采用二维形状描述或二维纹理描述的方法对图像特征进行描述。目前也出现了一些三维描述的算法。图像分类，也可被称作图像识别，指的是将图像进行预处理后进行的图像特征提取，从而对图像进行判断和分类。较为常见的分类模式有统计模式分类和结构模式分类等。

1.3计算机图像处理技术在茶叶分析中的应用

计算机图像处理技术能够在茶叶的视觉检验中起到定量描述的作用，其能够对茶叶的色度、条索、净度和汤色等进行分析和处理，从而对茶叶的感官品质进行有力的描述和检测。在茶叶的加工环节，计算机图像处理技术不但能够对发酵过程中的茶叶进行实时监测和比对；并且，在茶叶捡梗工序中，计算机图像处理技术可以利用茶叶同其他杂质之间的色差将杂质从茶叶中分离出来，极大地提高了茶叶分拣的效率。

在茶产业的其他领域，例如茶叶的种植和包装上，计算机图像处理技术的应用也正处在试探性试验阶段，相信该技术在茶产业的应用会更加广泛。

2　茶叶分析简述

早在二十世纪七十年代，茶叶色泽的定量分析方法就被提出，在当时，人们还是用最为基础的色卡、色差计和分光光度法来对茶叶的色泽进行量化分析。日本最先在茶叶色泽测定中运用了基于Lab表色系的色差分析法。随着电子计算机技术的发展，更多的计算机图像处理技术被应用在了茶叶各项指标如干茶外观色泽、茶汤色泽及完整叶底色泽等的分析和测定中，并均取得了一定的效果。

2.1茶叶计算机图像分析的必要性

茶叶从种植到采摘到加工都需要进行一系列的检验和分析，在传统的茶叶产业中，这一系列的检验分析都是凭借着人工的经验来完成。但随着茶叶产业的规模化和现代化发展，完全依靠人工经验的生产已经无法满足现代茶叶产业发展的要求，利用计算机技术来对茶叶进行分析和检测是茶叶产业发展的必经之路。

2.2茶叶不同生产环节中计算机图像处理方法的应用

计算机图像分析技术可被应用在茶叶生产的多个环节中，不同生产环节的茶叶计算机图像处理分析的应用侧重点也各不相同。在茶叶的分拣过程中，通过在鲜叶分拣除杂设备的震动传送带上安装高速摄影设备，获取分拣图像交由计算机进行图像分析，可以更精确的去除鲜叶中的杂质。

在茶叶的发酵过程中，传统的感官测定既无法进行量化，也因其频繁的接触而对茶叶的发酵环境产生了干扰，这时运用计算机图像处理技术就能很好的监测茶叶的发酵过程变化。

3　茶叶分析中的计算机图像处理技术

在计算机图像处理茶叶样本图像的过程中，最关键的问题就是如何对茶叶平均色泽进行读取，唯有找到最接近的茶叶样本平均色泽，才能对茶叶样本图像进行进一步的筛选和分析。

早期我国普遍运用色差计读取的五点测定法来获得茶叶样本平均色泽参数，但该方法的误差较大；后期，S处理法也被提出并运用于干茶粉末样本平均色泽的获取；之后出现的针对整茶扫描测定的L处理法和茶叶图像分割法在整个茶叶的计算机图像处理上又更进一步，本文的主要分析也正是基于这两种方法。

3.1整茶平均色泽读取法（L处理法）介绍

整茶平均色泽处理法是利用扫描仪、色彩色差计、数码相机等设备，对整茶样本平均色泽进行获取的一种方法。其实施步骤如下：首先，用扫描仪对均匀铺洒在平板玻璃上的整茶样本进行扫描；然后，将扫描到的图像在Photoshop CS中对每一像素点进行Lab色泽参数的读取；最后，用Photoshop CS中的“滤镜-模糊-平均”工具对L、a、b值进行平均，从而得到整茶的平均色泽。

虽然扫描的分辨率和稳定性以及扫描参数区的大小都会对整茶平均色泽读取法产生一定的影响，但其稳定性和可靠性仍然较传统的色差计测定方法要高出很多。

3.2茶叶图像分割方法介绍

对于茶叶的不同形态，茶叶图像分割的方法也不尽相同，主要可分为茶鲜叶的图像分割方法、茶干叶的图像分割方法的图像分割方法。

茶叶的鲜叶叶片较大，且叶片的正反面色泽差异较为明显，故而获取其样本的平均色泽需要更大的样本容量，也就需要用数码相机来替代扫描仪来满足茶叶样本的图像采集需求。在图像的处理上，运用Photoshop CS的魔术棒工具在尽可能大的容差值下进行筛选和背景色删除。试验证明，容差值在150时的蓝色背景能够更准确地选取茶鲜叶的轮廓。

干茶叶之间的色泽差异相对来说不是很大，其图像采集可使用L处理法的扫描仪采集方法，但由于干茶叶的色泽与背景色和阴影色较为详尽，其容差值的确定相对比较困难，不同干茶叶样本的测定容差值也不尽相同，需要有针对性的摸索。试验证明，干茶叶图像分析的最优背景色为红色，分割容差值在120上下浮动。

3.3整茶平均色泽读取法和茶叶图像分割法的应用

在实际应用当中，整茶平均色泽读取法能够对茶叶的鲜叶嫩度进行量化测定，茶叶图像分割法可对茶叶的匀净度和新鲜度进行量化测定。同时，这两种方法也能有机结合，对茶鲜叶萎凋过程、茶鲜叶的杀青过程、中的色泽变化进行跟踪和量化监测。从而准确的掌握茶叶的品质和其在加工过程中的变化，对茶叶处理加工的精细化提供了保障，对茶叶品质的提高也具有重要意义。

4　结论与展望

本文对茶叶分析中的计算机图像处理技术进行了阐述，并对其中的两项关键技术，整茶平均色泽读取法即茶叶图像分割法做了详细的探索和分析，得出了这两种计算机图像处理方法在茶叶分析的一些具体环节中具有一定的可行性和操作性的结论。随着计算机图像分析技术的不断发展和成熟，相信更多的图像处理方法也将会被运用在茶叶产业的各个环节。

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农晓锋（1981-），男，广西玉林人，硕士研究生，讲师，研究方向：计算机网络和图形数据分析。