占 俊
(景德鎮(zhèn)學(xué)院,江西景德鎮(zhèn) 333000)
計算機圖像處理技術(shù)主要是指進行圖像處理和圖像分析的時候依靠計算機技術(shù)來完成。當(dāng)前計算機技術(shù)發(fā)展比較快,逐漸應(yīng)用到圖片處理領(lǐng)域當(dāng)中,在實現(xiàn)計算機圖像處理技術(shù)時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)字化表達來輸出。[1]計算機的工作將更傾向于數(shù)字化處理,可以實現(xiàn)空間域的處理以及壓縮處理不同技術(shù)要求,因此在進行圖像處理時通常會采用到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)用計算機圖像處理技術(shù)的同時,也能夠?qū)崿F(xiàn)圖像信息的改良和優(yōu)化,與此同時,有關(guān)于圖像內(nèi)涵的信息也能夠進一步進行挖掘,甚至還對這樣信息就有一定的預(yù)測功能,是一項功能強大的圖像處理技術(shù)。
通過對當(dāng)前計算機圖像處理技術(shù)的應(yīng)用情況進行分析,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,實現(xiàn)圖像處理時,科學(xué)的融入數(shù)字化技術(shù)能夠為圖像處理技術(shù)提供更新的發(fā)展方向。人們常常將圖像處理技術(shù)與計算機視覺藝術(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,在進行圖像處理時,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)實現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用。
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接的電子計算機當(dāng)中。對此,可以及時的將部分所采集的新鮮茶葉的圖像進行拍攝,故如下圖所示:

圖一 新鮮茶葉圖
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片上一些隨機的、與整體圖片不協(xié)調(diào)的、孤立的點。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行去噪。鄰域平均法就是將原圖中單個的像素點與它周圍的8個或更多像素點進行灰度值平均,將這個平均值作為原像素點的灰度值,從而達到去除噪音的目的。鄰域平均法操作簡單,可以通過算法實現(xiàn),且去噪效果較好,不過由于此方法為通過平均灰度實現(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
在研究茶鮮葉色澤測定技術(shù)時,我們可以對其他類似植物的色澤測定進行借鑒和應(yīng)用。使用計算機圖像處理技術(shù)能夠?qū)Σ枞~鮮葉的具體顏色和大小等基礎(chǔ)特征進行提取、匯總、分析,在利用智能技術(shù)的前提下,實現(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)備進行圖形信息收集。同時使用相關(guān)圖像處理軟件來對茶葉鮮葉的像素參數(shù)進行分析與處理,并且讀取其中的RGB值和HSB值進行讀取。結(jié)合計算機圖像處理技術(shù),可以將茶鮮葉色澤的各項數(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,進而依據(jù)這一模型,實現(xiàn)茶葉鮮葉色澤的科學(xué)智能測定。當(dāng)然,對于計算機圖像處理技術(shù)來說,其不需要具體接觸就能完成整個檢測活動。因此,其能實現(xiàn)規(guī)模化、無污染化的檢測目的。同時,其相對低廉的成本和及時更新的技術(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。
在使用計算機來對圖像實現(xiàn)處理的過程中,通過將圖像信息輸入到計算機網(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,實現(xiàn)圖像處理時,僅僅是需要將不同的技術(shù)融入產(chǎn)業(yè),重要的是達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,合理的運用計算機圖像處理技術(shù),可以達到及時監(jiān)測茶鮮葉的色澤變化。另外通過計算機圖像處理技術(shù),對于茶葉的色澤變化也能夠進行一定程度的量化,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,選擇多種茶葉進行色澤處理可以增強茶葉色澤檢測技術(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)進行數(shù)據(jù)測定,并得出以下結(jié)論:

表一 色澤檢查表
在當(dāng)前的計算機圖像處理技術(shù)的技術(shù)水平上,在對茶葉鮮葉色澤測定工作時,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。事實上,在對茶葉鮮葉的色澤進行檢測時,如果應(yīng)用圖像分析技術(shù),還可以實現(xiàn)對茶葉內(nèi)富含的元素進行分析,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)。通過這一計算方法,在評定茶葉鮮葉的色澤和品質(zhì)的時候,能夠快速有效的實現(xiàn)。
在茶葉鮮葉色澤測定工作上有了很多年的歷史,在過去完成這項工作時,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)前計算機圖像處理技術(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)用計算機圖像處理技術(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)和等級進行精確的評判。在計算機圖像處理技術(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,我能夠使用計算機圖像處理技術(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。
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,很多需要進行設(shè)計的指標(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行鑒定與評審輔助傳統(tǒng)的機械設(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。如果能與計算機圖像處理技術(shù)有效的結(jié)合,將茶葉色澤的各項指標(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。在實現(xiàn)檢測工作時,并不需要一接觸便能夠?qū)崿F(xiàn)測工作。因此,計算機圖像處理技術(shù)可以實現(xiàn)規(guī)模化、無污染化的檢測。與此同時,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嬎銠C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。當(dāng)前,茶葉已經(jīng)成為力量化生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè),機械化采摘茶葉代替人工采摘,這樣就缺失了控制的第一個保障。通過計算機技術(shù)實現(xiàn)茶葉的質(zhì)量監(jiān)控是很重要的一種科技的進步。