刘自强,周紫英

(湖南交通工程学院,湖南 衡阳 421001)

1 引言

近年来，随着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研究。机器视觉图像检测技术具有简单、快速和客观等特点，已在农业生产及农产品品质检测方面有较广的应用。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、形状大小和纹理等特征，对其进行分类识别并得到较好结果。不同品种的茶叶叶片大小、形状、颜色差异较小，利用计算机视觉图像识别方法对茶叶种类进行识别，从叶片图像中挖掘具有显著性差异的特征参数，成为基于图像识别茶叶品种过程中的关键问题。

2 特征提取

数字图像处理是对目标图像进行去噪、检测、分割及特征提取等处理的技术和方法。研究者利用此技术对成品茶叶或相关植物叶片预处理后，提取传统的颜色、形状等特征进行研究，分析能够区分不同种成品茶叶及植物叶片的特征因子，并建立相应识别模型进行预测分析识别。其中一些研究成果为识别不同茶树品种的鲜茶叶图像种类，提供技术理论依据[1]。

2.1 基于颜色和形状特征

陆江锋等[7]介绍了茶叶图像预处理的方法，如对茶叶图像的中值滤波、阈值变换、图像标记及边界轮廓跟踪等。并对径山茶、龙谷丽人和觉农龙井三种商品茶叶图像提取包括茶叶周长、面积、圆形度、形状复杂性等17项外形特征，并建立基于BP神经网络的茶叶预测模型，预测准确率达80%，表明视觉图像技术对于鉴别商品茶叶外形品质及类别方法可行。……