刘自强 周铁军 傅冬和 彭华

摘要：对鲜茶叶颜色、形状特征进行提取，运用计算机视觉、图像处理技术识别茶叶品种。先用数码相机收集茶叶图像，然后对图像格式进行转换和预处理，再运用 HSI 模型提取茶叶颜色特征参数并采用二值化后图像提取茶叶形状特征参数，针对每一类特征，用6种分类器训练建模，并比较各模型的预测精度。结果表明，其中SVMKM和随机森林以2类特征建模，运用十折交叉验证，独立预测分类这2种方法的精确度达到89.5%。说明本研究运用的方法能成功识别出茶叶品种。

关键词：图像处理;图像特征提取;特征筛选;机器学习;品种识别;鲜茶叶

中图分类号：TP391.41 文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2021）12-0168-05

收稿日期：2020-09-03

基金项目：湖南省教育厅科学研究项目（编号：17C0589）。

作者简介：刘自强（1988—），男，湖南衡阳人，硕士，讲师，主要从事生物信息处理研究。E-mail：362791767@qq.com。

随着茶叶加工工艺的提高，研究者更加注重茶叶加工和商品茶制作，逐渐忽视茶树栽培与茶树品种研究，不利茶树优良品种保护。而人工识别是以感官评价为主，这使得茶叶识别存有一定的误差，为了提高茶叶评定的准确性，利用计算机技术来识别茶叶成为一种新的选择[1]。

近年来，计算机科学技术快速发展，图像处理技术在诸多领域已有广泛应用。现阶段已有研究者利用数字图像处理技术对成品茶叶或植物叶片提取颜色、形状等特征，来识别茶叶品种。本研究通过提取多种鲜茶叶图像中的颜色、形状等有效特征参数，对鲜茶叶种类进行精准识别，并通过此方法来分辨茶树品种，这对茶树名优品种的发展保护及茶树品种的认知具有重大现实意义。……