张可，吕军

（1.安徽大学计算机科学与技术学院，合肥　230601；2.黄山学院信息工程学院）

自然条件下茶叶嫩芽图像分割方法的研究

张可1，吕军2

（1.安徽大学计算机科学与技术学院，合肥230601；2.黄山学院信息工程学院）

探讨茶叶嫩芽自动分割方法，为茶叶智能采摘提供技术支持。以自然环境下茶叶嫩芽图像为研究对象，比较了基于颜色的阈值分割与聚类分割方法对茶叶嫩芽自动分割的影响。首先，选择了R-B和b分量进行茶叶阈值分割；其次在Lab颜色模型下进行K-means聚类分割；最后，通过形态学处理实现茶叶嫩芽自动识别。基于聚类的茶叶分割方法不仅能够抑制颜色阈值分割受光照的影响，且实现了自然环境下茶叶嫩芽的有效分割。

茶叶嫩芽；图像处理；自动分割；聚类分析

茶叶嫩芽采摘是茶叶生产工序中最重要的环节之一，直接影响后期茶叶炒青质量和市场销售。目前茶叶嫩芽采摘主要依靠人工采摘为主，机械采茶机［1-2］为辅的工作模式，该方式存在着劳动强度大，选择效率低，易破坏嫩芽完整性等不足。随着计算机技术的飞速发展，杨福增［3］、刘志杰等［4］利用图像处理方法实现了室内环境下陕西“子午仙毫”茶叶嫩芽识别。吴雪梅［5］、韦佳佳［6］分别探讨了采茶距离和颜色模型对茶叶嫩芽分割的影响。上述方法受光照影响较大，鲁棒性较差，且自然环境下尘土、雨水、茶梗、老叶姿态各异等加大了嫩芽分割难度。在传统阈值分割基础上，提出基于K均值聚类的茶叶嫩芽智能分割方法。……