基于计算机图像处理的茶鲜叶色泽测定技术研究

占 俊

（景德镇学院，江西景德镇 333000）

1 计算机图像处理技术

计算机图像处理技术主要是指进行图像处理和图像分析的时候依靠计算机技术来完成。当前计算机技术发展比较快，逐渐应用到图片处理领域当中，在实现计算机图像处理技术时包括不同的处理程序，主要有图像信息的采集、图像数据的分析与处理，以数字化表达来输出。［1］计算机的工作将更倾向于数字化处理，可以实现空间域的处理以及压缩处理不同技术要求，因此在进行图像处理时通常会采用到C语言以及Mat-lab技术。一般来说，所有的图像处理过程均属于预处理过程。在应用计算机图像处理技术的同时，也能够实现图像信息的改良和优化，与此同时，有关于图像内涵的信息也能够进一步进行挖掘，甚至还对这样信息就有一定的预测功能，是一项功能强大的图像处理技术。

通过对当前计算机图像处理技术的应用情况进行分析，在图像处理技术中逐渐应用到。VR、AR等技术，并且逐渐发展为主流技术。由此可见，实现图像处理时，科学的融入数字化技术能够为图像处理技术提供更新的发展方向。人们常常将图像处理技术与计算机视觉艺术联系起来，但是二者之间有着一定的差别。图像处理技术用到的主要是增强以及还原图像，视觉艺术主要是将内容更加丰富。因此，在这一环节中，在进行图像处理时，不是应用技术直接获取目标图像，而是还需要对图像融入一定的理解。［2］在当前的发展情况下，图像处理技术逐渐发展成熟，并且在大范围内实现了广泛的应用。

2 茶鲜叶测定工

2.1 采集茶鲜叶的图像

首先，需要工作人员将从茶园刚刚采摘回来的新鲜茶叶均匀地铺洒内部光源充足的暗箱当中，保证茶鲜叶之间有一定的距离。做好准备工作以后，便将暗箱当中的灯打开，将“COOLPICP3”相机放置在暗箱内部的观测孔上，关掉闪光灯，将拍摄方式调成近拍便可以正式展开拍摄了。由于“COOLPICP3”的读取和成像速度非常快，因此，能够立即将茶鲜叶的照片传输到所连接的电子计算机当中。对此，可以及时的将部分所采集的新鲜茶叶的图像进行拍摄，故如下图所示：

图一 新鲜茶叶图

2.2 图像去噪及图像增强

图像的噪音往往是指由于设备或数据传输等造成的图片上一些随机的、与整体图片不协调的、孤立的点。这些噪音的存在会对后面的图像处理带来一些不便。为了去除这些噪音，避免其对后续处理带来较大的影响，本研究采用了邻域平均法对原始图像进行去噪。邻域平均法就是将原图中单个的像素点与它周围的8个或更多像素点进行灰度值平均，将这个平均值作为原像素点的灰度值，从而达到去除噪音的目的。邻域平均法操作简单，可以通过算法实现，且去噪效果较好，不过由于此方法为通过平均灰度实现去噪，所以可能会导致图片变模糊。对此，利用新型的图像去噪技术可以将部分像素点中的其他杂质物去除，提升原像素的灰度值，以下则为其基础采样图：

图二 基础采样图

2.3 选择合适的背景颜色

在研究茶鲜叶色泽测定技术时，我们可以对其他类似植物的色泽测定进行借鉴和应用。使用计算机图像处理技术能够对茶叶鲜叶的具体颜色和大小等基础特征进行提取、汇总、分析，在利用智能技术的前提下，实现茶叶鲜叶色泽度的精准分类。在茶鲜叶图像信息收集过程中，选择合适的颜色为背景色，并且将等待检测的茶叶鲜叶随机铺开，鲜叶之间尽可能不予以重叠，结合专业的设备进行图形信息收集。同时使用相关图像处理软件来对茶叶鲜叶的像素参数进行分析与处理，并且读取其中的RGB值和HSB值进行读取。结合计算机图像处理技术，可以将茶鲜叶色泽的各项数据指标以模拟数值的方式来构建具体的评判模型，进而依据这一模型，实现茶叶鲜叶色泽的科学智能测定。当然，对于计算机图像处理技术来说，其不需要具体接触就能完成整个检测活动。因此，其能实现规模化、无污染化的检测目的。同时，其相对低廉的成本和及时更新的技术形式，能够与当前茶叶产业的转型发展之间形成融合、匹配。

3 基于计算机图像处理技术茶叶色泽测定技术的应用及发展

3.1 设置科学的观察指标

在使用计算机来对图像实现处理的过程中，通过将图像信息输入到计算机网络系统中，且通过相关的技术将图像的内容进行合理转换。结合我国当前的茶叶产业的发展情况，实现图像处理时，仅仅是需要将不同的技术融入产业，重要的是达到能够判断茶鲜叶的质量的目的。从一定程度上来说，在茶鲜叶作者的测工作中，合理的运用计算机图像处理技术，可以达到及时监测茶鲜叶的色泽变化。另外通过计算机图像处理技术，对于茶叶的色泽变化也能够进行一定程度的量化，预测茶鲜叶的变化。当前的图像处理技术下，我们通常应用R色泽和G色泽来实现茶鲜叶色泽度的具体判断。由于茶叶种类较多，选择多种茶叶进行色泽处理可以增强茶叶色泽检测技术的准确性与合理性，对此，本文主要针对6中茶类指标进行数据测定，并得出以下结论：

表一 色泽检查表

3.2 构建分析模型

在当前的计算机图像处理技术的技术水平上，在对茶叶鲜叶色泽测定工作时，要赋予茶叶产品各种不同形状以一定的参数，不断的对神经网络算法进行优化，即能够实现对茶叶品质监测环节的自动化，智能化的识别。事实上，在对茶叶鲜叶的色泽进行检测时，如果应用图像分析技术，还可以实现对茶叶内富含的元素进行分析，例如茶多酚元素以及茶氨酸等可以通过图像技术分析来短期含有的成分。通常都是应用PLS算法，并且在该算法的基础上，针对茶叶含量关系建立分析模型，并且通过该模型来确定特定的检测标准。通过这一计算方法，在评定茶叶鲜叶的色泽和品质的时候，能够快速有效的实现。

3.3 实现精细化处理

在茶叶鲜叶色泽测定工作上有了很多年的历史，在过去完成这项工作时，这是采用传统的分级设备，不仅工作效率低，测定的效果还有很大的误差。在当前计算机图像处理技术快速发展，并且技术越来越成熟，合理应用于茶叶鲜叶的色泽测定，对于茶叶产业来说具有很大的帮助。应用计算机图像处理技术，可以使测定的环节以及测定的标准更加精确，能够对茶叶鲜叶的大小、形态、色泽以及主要成分的含量都能够进行提取，且转化成数据。再通过算法来完成模型的分析，这样便能够对茶叶的品质和等级进行精确的评判。在计算机图像处理技术精确的技术层面，还能够对茶叶内含有的茶分酸的含量定性与定量的分析，使得茶叶的质量有了更深层次的检测。传统的茶叶分类评级方法更加依赖于人工，我能够使用计算机图像处理技术，能够使茶叶分类评级的工作更快更好的完成，大程度的节省了人力物力，也使得评级工作质量更高，使得质量好的茶叶能够获得更好的收益。

3.4 实现智能化测定

在传统的茶叶色泽测定工作中，由于对于茶叶色泽和质量的评判标准偏向于主观判断，所以标准不够统一，很多需要进行设计的指标都处于模糊的状态。在这样的条件下，如果仅仅使用人工来进行鉴定与评审辅助传统的机械设备，在这样发展条件下的茶叶很难满足当今茶叶产业的要求。如果能与计算机图像处理技术有效的结合，将茶叶色泽的各项指标均通过数据以及模拟数值的方式来构建学的模型，且通过这一模型进行科学化以及智能化的测定，这会使得评判标准更加科学统一。在实现检测工作时，并不需要一接触便能够实现测工作。因此，计算机图像处理技术可以实现规模化、无污染化的检测。与此同时，节约了大量的人力物力，使得成本更加低廉，效果更加优良，与当今的茶叶产业的转型发展能够实现相互融合。

综上所述，在茶叶生产产业中，我能够将计算机图像处理技术合理的应用其中，也能够缓解当前人工测定的误差，以及人工测定的人力资源的浪费。当前，茶叶已经成为力量化生产的产业，机械化采摘茶叶代替人工采摘，这样就缺失了控制的第一个保障。通过计算机技术实现茶叶的质量监控是很重要的一种科技的进步。