結合顏色和區域生長的茶葉圖像分割算法研究

丁汀（河南機電職業學院，河南鄭州 450002）

結合顏色和區域生長的茶葉圖像分割算法研究

丁汀
（河南機電職業學院，河南鄭州 450002）

茶葉的凈化處理一直是關系到國計民生的大問題，在茶葉處理的過程中，目前應用最多的就是計算機結合工業攝像機的技術，也就是圖像分割技術，在采集到的茶葉圖片中，可觀察到非常復雜的絮體排列和不規則的絮體邊緣，絮體層層疊疊，這時就需要一種能適應如此情況的有效的分割算法來進行操作，不僅要考慮分割的效果問題，更要結合顏色和區域生長情況考慮圖像的后續計算的簡便性和計算機的有效存儲空間。

顏色；區域生長；茶葉；圖像分割算法

圖像是我們日常生活中接觸到的最多的媒介之一,也是人們認識和改造世界的重要手段。數字圖像處理是一個大學科，其包含相當多的圖像處理種類和處理方法。隨著各種新方法和新理論的應用，圖像處理的技術也在不斷進步。其中主要包括三個方向：一是提高圖像的視感質量，二是提取出圖像中包含的特征和特殊信息，三是圖像的變換、壓縮和編碼，目的是為了圖像傳輸和存儲的便利。本文結合茶葉顏色和區域生長對茶葉圖像分割算法進行研究。

1 圖像分割的目的和意義

在目前工業應用和學術研究的應用中，常見的圖像分割方法有以下幾類：以閾值為分割參考的分割方法，以圖像中目標的邊界為參考的分割法，以模型為基礎的分割法，以及基于圖論的研究方法。盡管國內外學者對圖像分割的研究已經碩果累累，但是其仍然面臨目前工業化進程對圖像處理技術的挑戰。首先，分割算法的眾多無法應對工業中出現的全部問題，當今科技正在進行跨越式的發展，圖像處理的各種工業應用層出不窮，每一類問題可能就面臨著一場分割方法的革命，故需要不斷的推進圖像分割方法和分割技術。

數字圖像處理領域中，圖像分割的應用十分普遍，如在工業自動化生產控制、圖像編碼、在線產品檢測、生物醫學圖像分析以及國家軍事、體育、環境等各個方面。其技術的實際應用過程下，凡是牽扯到對圖像目標的計算和提取上，都需要用到圖像分割的技術。所謂圖像分割無非就是將圖像分為幾個特定的范圍，其中可能含有我們感興趣的目標和背景等，要達到的結果就是使得特征明顯的區域顯示出來，不為同一類的物體在不同的區域顯示。但是，因為圖像本身區域之間的界限并不明顯，甚至十分相似，所以，其作為一個有重要價值的技術操作，本身有十分重要的意義

雖然目前人們對圖像分割技術進行了大量的探索研究，但是針對不同圖像均有其特殊性，即適用于某一種圖像的算法，可能在另一種圖像的分割過程中，效果不佳。因此，對特定圖像選擇何種算法和如何改進算法一直是圖像分割技術的熱點。所以，從特定原理的應用以及分析應用后的效果成為深入研究圖像分割技術的切入點，對改善圖像處理技術茶葉平和分析理解圖片處理系統性能都有深遠意義。

2 圖像分割算法在茶葉處理技術中的應用

2.1 茶葉圖像分割研究層次

分析近幾年茶葉圖像分割的研究進展，我們發現其大致分為三個層次。第一：研究的主要目標是茶葉圖像分割算法，研究遵照什么公式和原理進行切割；第二：是研究對茶葉圖像分割后的效果如何，即對圖像分割評價方法和準則，這么做的目的是為了把握不同算法的適用性特點；第三：基于研究分割技術所需要的合適的評價方法和準側，人們逐漸開展對上述兩個方向的研究，此可作為茶葉圖像分割技術研究的第三層。目前，茶葉圖像分割前兩層的研究，雖取得一定進展，但是對于第三層的研究依然匱乏，分割評價一般采取有效的評價方法和較為客觀的準則。在選取有效評價方法的過程中，對分割評價的系統研究就顯得尤為重要，說白了，探索茶葉圖像評價的方法的目的就是在評價分割的方法方面，更加的準確，客觀。一般，分割評價體系的基礎為第二層的研究，其存在是為了服務第一層研究的。故第一層的探索是為了評價而服務的。

2.2 茶葉處理技術中圖像分割的地位

茶葉圖像處理是計算機對圖片分析和操作，以達到所需效果的技術。包含的主要操作有增強、濾波、變換、拉伸、識別和恢復等。茶葉圖像分析一般是利用數學模型結合圖像處理的技術將圖像轉變為數據的過程，其主要檢驗圖片中感興趣的部分，用分析得出的信息建立起對圖像的描述。這些數據表述了圖像的性質和特征，是目標特征的測量結果。茶葉圖像分析包括的內容主要是特征測量、切割、特定目標識別、目標描述等。茶葉圖像理解一般是指以圖像的分析為前提，研究存在于圖像之上的部分的特征和關聯，從而得出圖像的場景描述和所包含內容的解釋，在分析和解釋了的前提下進行下一步的操作。

在分析和處理圖片的操作中，我們大部分情況下對在存在于圖像中的一部分區域感興趣，而這部分區域統稱為目標區域，與其相對的便是背景區域了。目標區域一般具有相似的特性，比如紋理、顏色、灰度等圖像參量，目標可以對應一個或者多個區域。所謂圖像分割就是將整個圖片中存在的需要關注的部分分離開來，以用來分析和計算，需要將其分離用來辨別和分析目標，在這個前提下才有進一步利用目標的可能。茶葉圖像分割是計算機視覺研究金字塔的低層，也是基礎，因此其為圖像后續操作比如圖像描述、圖像理解和圖像分析的根本。其在圖像工程中的重要性是不言而喻的。

3 結合顏色和區域生長的茶葉圖像分割算法

3.1 茶葉圖像的顏色識別

顏色識別是利用計算機對圖片分析、理解和處理，以識別多種相異模式的對象和目標的技術。一般在工業上，是利用專門的CCD攝像機采集圖片，存儲在計算機上，然后利用專門的軟件對茶葉圖像的各種灰度特征做進一步處理，國外著名的軟件代表有康耐視等，國內有圖智能等。操作過程為先對圖像進行分割，然后依據分割結果篩選目的特征，計算顏色特征參量，提取有用信息，最后依據測量結果分類。有時為了使識別圖像的效果更優，還要以圖像結構為切入點分析整個圖像，更好的理解圖像信息，達到提高識別效果的目的。茶葉圖像的顏色識別步驟一般在圖像分割操作后，目的是為了找出感興趣部分的紋理、形狀、灰度等特征，也稱特征抽取。圖像識別軟件的輸入端是圖像，輸出端是圖像結構和類別的分析數據。

3.2 茶葉的區域生長特征因子變換與加強

茶葉的區域生長特征因子陣列比較大，如果在空間域進行處理將會涉及到相當大的計算量。因此往往采用各種方法，比如：沃爾什變換，傅里葉變換和離散余弦變換等處理技術，把圖像從空間域轉換至變換域，這樣不僅減少了圖像操作的計算量，并且其處理也更為有效。區域生長特征變換在圖像融合、增強、數字茶葉印和編碼等領域都有很廣泛的應用，是數字圖像處理的基礎。區域生長特征增強即加強圖像中有用的信息，它有可能是一個失真的過程，有兩個目的：一是使圖像更易于用計算機進行處理，二是提高圖像中感興趣成分的清晰度。其方法主要有兩類，空間域方法的計算對象為圖像的灰度值,而變換域操作的計算對象則為變換的系數，得到后續圖像的方法一般則為逆變換。

3.3 茶葉圖像復原

茶葉圖像復原和圖像增強操作目的相似，都是以改變圖像視覺效果為基礎，達到方便后續處理的目的，二者的主要區別是圖像復原根據的原理是圖像的畸變、退化原因，模塊化操作；茶葉圖像增強注重主觀判定。在圖片的成像過程中，出現畸變、失真、模糊或者摻雜噪聲的情形，造成的后果就是圖片的質量下降，這種現象稱為“退化”。茶葉圖像復原的原理是：基于退化的原因，進行數學建模，從“退化”的圖片中提取出關鍵信息，最后將茶葉圖像的原貌恢復。復原過程即設計濾波器，基于設定的對茶葉圖片恢復的誤差范圍，能夠從“退化”的圖片g(x,y)中，得出最佳真實圖片估計值＾f(x,y)，從而最大限度的復原真實圖像f(x,y)。

3.4 茶葉圖像壓縮

茶葉圖像壓縮即減少要表示數字圖像時要用到的數據量，方便圖片的存儲和傳輸，之所以數字圖像能夠被壓縮，主要原因就是圖像數據存在冗余，其主要表現在三個方面：一個就是空間冗余，因為靠近像素之間或多或少會有相似之處；二就是頻譜冗余，是由于毫不相同的顏色頻譜和平面之間的相近關系引起的。壓縮的目的就是降低表示圖像所需要的位數，從而為計算機節省存儲空間，在實際對圖片操作的過程中，節省計算機內存。茶葉圖像數據量較大，在傳輸和存儲時有較高的時間復雜度，因此，數字圖像壓縮非常重要。

3.5 茶葉圖像的表示、描述與理解

茶葉圖像表示即分割圖像，然后表示分割后像素，方便計算機的后續處理。區域表示基本上分為有兩種手段：一個就是位圖的表示方法，另一個則為矢量圖的表示方法。茶葉圖像描述則是根據指定方式對區域描述。比如區域的邊界特征像邊界長度，邊界凸起數目等來表示。圖像理解 (image understanding,IU)是對圖像語義的理解。它的研究對象為圖像，核心為知識，研究內容為圖像中的目標和目標之間的關系，茶葉圖像的場景以及場景的應用等問題。其屬于圖像的高層操作，重點內容為在分析圖像的前提下進一步探索圖像中各目標的相互關系和性質，其操作的對象是描述中所抽象的符號，處理方法許多方面與人類的思維很相似。

4 結語

本文較為系統的表示了圖像理解、分析和處理的關系。一幅圖像從開始處理到最后的圖像分析和操作，都離不開圖像分割的作用。圖像的精確分割將為后續的圖像深度操作打下良好的基礎。研究者相繼提出了多種茶葉圖像分割算法。未來茶葉圖像處理技術一般是指各種與茶葉圖像有關的技術的總的稱謂。圖像技術的涉及面廣，種類繁雜，但是絕大多數都可歸類為圖像有關技術。其是現代工業領域中的一個重要的學科，它的研究的內容龐雜，根據探索內容和手法的相異，茶葉圖像工程技術向下研究三個方向將會是處理、分析和理解。

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丁 汀 （1972-），女，河南武陟縣人，學士學位，副教授，研究方向：數據挖掘。