基于計算機圖像處理的茶鮮葉色澤測定技術研究

占 俊

（景德鎮學院，江西景德鎮 333000）

1 計算機圖像處理技術

計算機圖像處理技術主要是指進行圖像處理和圖像分析的時候依靠計算機技術來完成。當前計算機技術發展比較快，逐漸應用到圖片處理領域當中，在實現計算機圖像處理技術時包括不同的處理程序，主要有圖像信息的采集、圖像數據的分析與處理，以數字化表達來輸出。［1］計算機的工作將更傾向于數字化處理，可以實現空間域的處理以及壓縮處理不同技術要求，因此在進行圖像處理時通常會采用到C語言以及Mat-lab技術。一般來說，所有的圖像處理過程均屬于預處理過程。在應用計算機圖像處理技術的同時，也能夠實現圖像信息的改良和優化，與此同時，有關于圖像內涵的信息也能夠進一步進行挖掘，甚至還對這樣信息就有一定的預測功能，是一項功能強大的圖像處理技術。

通過對當前計算機圖像處理技術的應用情況進行分析，在圖像處理技術中逐漸應用到。VR、AR等技術，并且逐漸發展為主流技術。由此可見，實現圖像處理時，科學的融入數字化技術能夠為圖像處理技術提供更新的發展方向。人們常常將圖像處理技術與計算機視覺藝術聯系起來，但是二者之間有著一定的差別。圖像處理技術用到的主要是增強以及還原圖像，視覺藝術主要是將內容更加豐富。因此，在這一環節中，在進行圖像處理時，不是應用技術直接獲取目標圖像，而是還需要對圖像融入一定的理解。［2］在當前的發展情況下，圖像處理技術逐漸發展成熟，并且在大范圍內實現了廣泛的應用。

2 茶鮮葉測定工

2.1 采集茶鮮葉的圖像

首先，需要工作人員將從茶園剛剛采摘回來的新鮮茶葉均勻地鋪灑內部光源充足的暗箱當中，保證茶鮮葉之間有一定的距離。做好準備工作以后，便將暗箱當中的燈打開，將“COOLPICP3”相機放置在暗箱內部的觀測孔上，關掉閃光燈，將拍攝方式調成近拍便可以正式展開拍攝了。由于“COOLPICP3”的讀取和成像速度非常快，因此，能夠立即將茶鮮葉的照片傳輸到所連接的電子計算機當中。對此，可以及時的將部分所采集的新鮮茶葉的圖像進行拍攝，故如下圖所示：

圖一 新鮮茶葉圖

2.2 圖像去噪及圖像增強

圖像的噪音往往是指由于設備或數據傳輸等造成的圖片上一些隨機的、與整體圖片不協調的、孤立的點。這些噪音的存在會對后面的圖像處理帶來一些不便。為了去除這些噪音，避免其對后續處理帶來較大的影響，本研究采用了鄰域平均法對原始圖像進行去噪。鄰域平均法就是將原圖中單個的像素點與它周圍的8個或更多像素點進行灰度值平均，將這個平均值作為原像素點的灰度值，從而達到去除噪音的目的。鄰域平均法操作簡單，可以通過算法實現，且去噪效果較好，不過由于此方法為通過平均灰度實現去噪，所以可能會導致圖片變模糊。對此，利用新型的圖像去噪技術可以將部分像素點中的其他雜質物去除，提升原像素的灰度值，以下則為其基礎采樣圖：

圖二 基礎采樣圖

2.3 選擇合適的背景顏色

在研究茶鮮葉色澤測定技術時，我們可以對其他類似植物的色澤測定進行借鑒和應用。使用計算機圖像處理技術能夠對茶葉鮮葉的具體顏色和大小等基礎特征進行提取、匯總、分析，在利用智能技術的前提下，實現茶葉鮮葉色澤度的精準分類。在茶鮮葉圖像信息收集過程中，選擇合適的顏色為背景色，并且將等待檢測的茶葉鮮葉隨機鋪開，鮮葉之間盡可能不予以重疊，結合專業的設備進行圖形信息收集。同時使用相關圖像處理軟件來對茶葉鮮葉的像素參數進行分析與處理，并且讀取其中的RGB值和HSB值進行讀取。結合計算機圖像處理技術，可以將茶鮮葉色澤的各項數據指標以模擬數值的方式來構建具體的評判模型，進而依據這一模型，實現茶葉鮮葉色澤的科學智能測定。當然，對于計算機圖像處理技術來說，其不需要具體接觸就能完成整個檢測活動。因此，其能實現規模化、無污染化的檢測目的。同時，其相對低廉的成本和及時更新的技術形式，能夠與當前茶葉產業的轉型發展之間形成融合、匹配。

3 基于計算機圖像處理技術茶葉色澤測定技術的應用及發展

3.1 設置科學的觀察指標

在使用計算機來對圖像實現處理的過程中，通過將圖像信息輸入到計算機網絡系統中，且通過相關的技術將圖像的內容進行合理轉換。結合我國當前的茶葉產業的發展情況，實現圖像處理時，僅僅是需要將不同的技術融入產業，重要的是達到能夠判斷茶鮮葉的質量的目的。從一定程度上來說，在茶鮮葉作者的測工作中，合理的運用計算機圖像處理技術，可以達到及時監測茶鮮葉的色澤變化。另外通過計算機圖像處理技術，對于茶葉的色澤變化也能夠進行一定程度的量化，預測茶鮮葉的變化。當前的圖像處理技術下，我們通常應用R色澤和G色澤來實現茶鮮葉色澤度的具體判斷。由于茶葉種類較多，選擇多種茶葉進行色澤處理可以增強茶葉色澤檢測技術的準確性與合理性，對此，本文主要針對6中茶類指標進行數據測定，并得出以下結論：

表一 色澤檢查表

3.2 構建分析模型

在當前的計算機圖像處理技術的技術水平上，在對茶葉鮮葉色澤測定工作時，要賦予茶葉產品各種不同形狀以一定的參數，不斷的對神經網絡算法進行優化，即能夠實現對茶葉品質監測環節的自動化，智能化的識別。事實上，在對茶葉鮮葉的色澤進行檢測時，如果應用圖像分析技術，還可以實現對茶葉內富含的元素進行分析，例如茶多酚元素以及茶氨酸等可以通過圖像技術分析來短期含有的成分。通常都是應用PLS算法，并且在該算法的基礎上，針對茶葉含量關系建立分析模型，并且通過該模型來確定特定的檢測標準。通過這一計算方法，在評定茶葉鮮葉的色澤和品質的時候，能夠快速有效的實現。

3.3 實現精細化處理

在茶葉鮮葉色澤測定工作上有了很多年的歷史，在過去完成這項工作時，這是采用傳統的分級設備，不僅工作效率低，測定的效果還有很大的誤差。在當前計算機圖像處理技術快速發展，并且技術越來越成熟，合理應用于茶葉鮮葉的色澤測定，對于茶葉產業來說具有很大的幫助。應用計算機圖像處理技術，可以使測定的環節以及測定的標準更加精確，能夠對茶葉鮮葉的大小、形態、色澤以及主要成分的含量都能夠進行提取，且轉化成數據。再通過算法來完成模型的分析，這樣便能夠對茶葉的品質和等級進行精確的評判。在計算機圖像處理技術精確的技術層面，還能夠對茶葉內含有的茶分酸的含量定性與定量的分析，使得茶葉的質量有了更深層次的檢測。傳統的茶葉分類評級方法更加依賴于人工，我能夠使用計算機圖像處理技術，能夠使茶葉分類評級的工作更快更好的完成，大程度的節省了人力物力，也使得評級工作質量更高，使得質量好的茶葉能夠獲得更好的收益。

3.4 實現智能化測定

在傳統的茶葉色澤測定工作中，由于對于茶葉色澤和質量的評判標準偏向于主觀判斷，所以標準不夠統一，很多需要進行設計的指標都處于模糊的狀態。在這樣的條件下，如果僅僅使用人工來進行鑒定與評審輔助傳統的機械設備，在這樣發展條件下的茶葉很難滿足當今茶葉產業的要求。如果能與計算機圖像處理技術有效的結合，將茶葉色澤的各項指標均通過數據以及模擬數值的方式來構建學的模型，且通過這一模型進行科學化以及智能化的測定，這會使得評判標準更加科學統一。在實現檢測工作時，并不需要一接觸便能夠實現測工作。因此，計算機圖像處理技術可以實現規模化、無污染化的檢測。與此同時，節約了大量的人力物力，使得成本更加低廉，效果更加優良，與當今的茶葉產業的轉型發展能夠實現相互融合。

綜上所述，在茶葉生產產業中，我能夠將計算機圖像處理技術合理的應用其中，也能夠緩解當前人工測定的誤差，以及人工測定的人力資源的浪費。當前，茶葉已經成為力量化生產的產業，機械化采摘茶葉代替人工采摘，這樣就缺失了控制的第一個保障。通過計算機技術實現茶葉的質量監控是很重要的一種科技的進步。