占 俊

（景德鎮(zhèn)學(xué)院，江西景德鎮(zhèn) 333000）

1 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)

計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)主要是指進(jìn)行圖像處理和圖像分析的時(shí)候依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)來完成。當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展比較快，逐漸應(yīng)用到圖片處理領(lǐng)域當(dāng)中，在實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)時(shí)包括不同的處理程序，主要有圖像信息的采集、圖像數(shù)據(jù)的分析與處理，以數(shù)字化表達(dá)來輸出。［1］計(jì)算機(jī)的工作將更傾向于數(shù)字化處理，可以實(shí)現(xiàn)空間域的處理以及壓縮處理不同技術(shù)要求，因此在進(jìn)行圖像處理時(shí)通常會采用到C語言以及Mat-lab技術(shù)。一般來說，所有的圖像處理過程均屬于預(yù)處理過程。在應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的同時(shí)，也能夠?qū)崿F(xiàn)圖像信息的改良和優(yōu)化，與此同時(shí)，有關(guān)于圖像內(nèi)涵的信息也能夠進(jìn)一步進(jìn)行挖掘，甚至還對這樣信息就有一定的預(yù)測功能，是一項(xiàng)功能強(qiáng)大的圖像處理技術(shù)。

通過對當(dāng)前計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用情況進(jìn)行分析，在圖像處理技術(shù)中逐漸應(yīng)用到。VR、AR等技術(shù)，并且逐漸發(fā)展為主流技術(shù)。由此可見，實(shí)現(xiàn)圖像處理時(shí)，科學(xué)的融入數(shù)字化技術(shù)能夠?yàn)閳D像處理技術(shù)提供更新的發(fā)展方向。人們常常將圖像處理技術(shù)與計(jì)算機(jī)視覺藝術(shù)聯(lián)系起來，但是二者之間有著一定的差別。圖像處理技術(shù)用到的主要是增強(qiáng)以及還原圖像，視覺藝術(shù)主要是將內(nèi)容更加豐富。因此，在這一環(huán)節(jié)中，在進(jìn)行圖像處理時(shí)，不是應(yīng)用技術(shù)直接獲取目標(biāo)圖像，而是還需要對圖像融入一定的理解。［2］在當(dāng)前的發(fā)展情況下，圖像處理技術(shù)逐漸發(fā)展成熟，并且在大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)了廣泛的應(yīng)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(nèi)部光源充足的暗箱當(dāng)中，保證茶鮮葉之間有一定的距離。做好準(zhǔn)備工作以后，便將暗箱當(dāng)中的燈打開，將“COOLPICP3”相機(jī)放置在暗箱內(nèi)部的觀測孔上，關(guān)掉閃光燈，將拍攝方式調(diào)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?shù)剿B接的電子計(jì)算機(jī)當(dāng)中。對此，可以及時(shí)的將部分所采集的新鮮茶葉的圖像進(jìn)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(qiáng)

圖像的噪音往往是指由于設(shè)備或數(shù)據(jù)傳輸?shù)仍斐傻膱D片上一些隨機(jī)的、與整體圖片不協(xié)調(diào)的、孤立的點(diǎn)。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(xù)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(jìn)行去噪。鄰域平均法就是將原圖中單個(gè)的像素點(diǎn)與它周圍的8個(gè)或更多像素點(diǎn)進(jìn)行灰度值平均，將這個(gè)平均值作為原像素點(diǎn)的灰度值，從而達(dá)到去除噪音的目的。鄰域平均法操作簡單，可以通過算法實(shí)現(xiàn)，且去噪效果較好，不過由于此方法為通過平均灰度實(shí)現(xiàn)去噪，所以可能會導(dǎo)致圖片變模糊。對此，利用新型的圖像去噪技術(shù)可以將部分像素點(diǎn)中的其他雜質(zhì)物去除，提升原像素的灰度值，以下則為其基礎(chǔ)采樣圖：

圖二 基礎(chǔ)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(shù)時(shí)，我們可以對其他類似植物的色澤測定進(jìn)行借鑒和應(yīng)用。使用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)能夠?qū)Σ枞~鮮葉的具體顏色和大小等基礎(chǔ)特征進(jìn)行提取、匯總、分析，在利用智能技術(shù)的前提下，實(shí)現(xiàn)茶葉鮮葉色澤度的精準(zhǔn)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(jī)鋪開，鮮葉之間盡可能不予以重疊，結(jié)合專業(yè)的設(shè)備進(jìn)行圖形信息收集。同時(shí)使用相關(guān)圖像處理軟件來對茶葉鮮葉的像素參數(shù)進(jìn)行分析與處理，并且讀取其中的RGB值和HSB值進(jìn)行讀取。結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，可以將茶鮮葉色澤的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)以模擬數(shù)值的方式來構(gòu)建具體的評判模型，進(jìn)而依據(jù)這一模型，實(shí)現(xiàn)茶葉鮮葉色澤的科學(xué)智能測定。當(dāng)然，對于計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)來說，其不需要具體接觸就能完成整個(gè)檢測活動。因此，其能實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?、無污染化的檢測目的。同時(shí)，其相對低廉的成本和及時(shí)更新的技術(shù)形式，能夠與當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展之間形成融合、匹配。

3 基于計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)茶葉色澤測定技術(shù)的應(yīng)用及發(fā)展

3.1 設(shè)置科學(xué)的觀察指標(biāo)

在使用計(jì)算機(jī)來對圖像實(shí)現(xiàn)處理的過程中，通過將圖像信息輸入到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，且通過相關(guān)的技術(shù)將圖像的內(nèi)容進(jìn)行合理轉(zhuǎn)換。結(jié)合我國當(dāng)前的茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，實(shí)現(xiàn)圖像處理時(shí)，僅僅是需要將不同的技術(shù)融入產(chǎn)業(yè)，重要的是達(dá)到能夠判斷茶鮮葉的質(zhì)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(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，可以達(dá)到及時(shí)監(jiān)測茶鮮葉的色澤變化。另外通過計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，對于茶葉的色澤變化也能夠進(jìn)行一定程度的量化，預(yù)測茶鮮葉的變化。當(dāng)前的圖像處理技術(shù)下，我們通常應(yīng)用R色澤和G色澤來實(shí)現(xiàn)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(jìn)行色澤處理可以增強(qiáng)茶葉色澤檢測技術(shù)的準(zhǔn)確性與合理性，對此，本文主要針對6中茶類指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)測定，并得出以下結(jié)論：

表一 色澤檢查表

3.2 構(gòu)建分析模型

在當(dāng)前的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的技術(shù)水平上，在對茶葉鮮葉色澤測定工作時(shí)，要賦予茶葉產(chǎn)品各種不同形狀以一定的參數(shù)，不斷的對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化，即能夠?qū)崿F(xiàn)對茶葉品質(zhì)監(jiān)測環(huán)節(jié)的自動化，智能化的識別。事實(shí)上，在對茶葉鮮葉的色澤進(jìn)行檢測時(shí)，如果應(yīng)用圖像分析技術(shù)，還可以實(shí)現(xiàn)對茶葉內(nèi)富含的元素進(jìn)行分析，例如茶多酚元素以及茶氨酸等可以通過圖像技術(shù)分析來短期含有的成分。通常都是應(yīng)用PLS算法，并且在該算法的基礎(chǔ)上，針對茶葉含量關(guān)系建立分析模型，并且通過該模型來確定特定的檢測標(biāo)準(zhǔn)。通過這一計(jì)算方法，在評定茶葉鮮葉的色澤和品質(zhì)的時(shí)候，能夠快速有效的實(shí)現(xiàn)。

3.3 實(shí)現(xiàn)精細(xì)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(xiàng)工作時(shí)，這是采用傳統(tǒng)的分級設(shè)備，不僅工作效率低，測定的效果還有很大的誤差。在當(dāng)前計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)快速發(fā)展，并且技術(shù)越來越成熟，合理應(yīng)用于茶葉鮮葉的色澤測定，對于茶葉產(chǎn)業(yè)來說具有很大的幫助。應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，可以使測定的環(huán)節(jié)以及測定的標(biāo)準(zhǔn)更加精確，能夠?qū)Σ枞~鮮葉的大小、形態(tài)、色澤以及主要成分的含量都能夠進(jìn)行提取，且轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)。再通過算法來完成模型的分析，這樣便能夠?qū)Σ枞~的品質(zhì)和等級進(jìn)行精確的評判。在計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)精確的技術(shù)層面，還能夠?qū)Σ枞~內(nèi)含有的茶分酸的含量定性與定量的分析，使得茶葉的質(zhì)量有了更深層次的檢測。傳統(tǒng)的茶葉分類評級方法更加依賴于人工，我能夠使用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，能夠使茶葉分類評級的工作更快更好的完成，大程度的節(jié)省了人力物力，也使得評級工作質(zhì)量更高，使得質(zhì)量好的茶葉能夠獲得更好的收益。

3.4 實(shí)現(xiàn)智能化測定

在傳統(tǒng)的茶葉色澤測定工作中，由于對于茶葉色澤和質(zhì)量的評判標(biāo)準(zhǔn)偏向于主觀判斷，所以標(biāo)準(zhǔn)不夠統(tǒng)一，很多需要進(jìn)行設(shè)計(jì)的指標(biāo)都處于模糊的狀態(tài)。在這樣的條件下，如果僅僅使用人工來進(jìn)行鑒定與評審輔助傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備，在這樣發(fā)展條件下的茶葉很難滿足當(dāng)今茶葉產(chǎn)業(yè)的要求。如果能與計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)有效的結(jié)合，將茶葉色澤的各項(xiàng)指標(biāo)均通過數(shù)據(jù)以及模擬數(shù)值的方式來構(gòu)建學(xué)的模型，且通過這一模型進(jìn)行科學(xué)化以及智能化的測定，這會使得評判標(biāo)準(zhǔn)更加科學(xué)統(tǒng)一。在實(shí)現(xiàn)檢測工作時(shí)，并不需要一接觸便能夠?qū)崿F(xiàn)測工作。因此，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?、無污染化的檢測。與此同時(shí)，節(jié)約了大量的人力物力，使得成本更加低廉，效果更加優(yōu)良，與當(dāng)今的茶葉產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展能夠?qū)崿F(xiàn)相互融合。

綜上所述，在茶葉生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)中，我能夠?qū)⒂?jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)合理的應(yīng)用其中，也能夠緩解當(dāng)前人工測定的誤差，以及人工測定的人力資源的浪費(fèi)。當(dāng)前，茶葉已經(jīng)成為力量化生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)，機(jī)械化采摘茶葉代替人工采摘，這樣就缺失了控制的第一個(gè)保障。通過計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)茶葉的質(zhì)量監(jiān)控是很重要的一種科技的進(jìn)步。