結(jié)合顏色和區(qū)域生長的茶葉圖像分割算法研究

丁?。ê幽蠙C(jī)電職業(yè)學(xué)院，河南鄭州 450002）

結(jié)合顏色和區(qū)域生長的茶葉圖像分割算法研究

丁汀
（河南機(jī)電職業(yè)學(xué)院，河南鄭州 450002）

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

顏色；區(qū)域生長；茶葉；圖像分割算法

圖像是我們?nèi)粘Ｉ钪薪佑|到的最多的媒介之一,也是人們認(rèn)識和改造世界的重要手段。數(shù)字圖像處理是一個大學(xué)科，其包含相當(dāng)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(yīng)用，圖像處理的技術(shù)也在不斷進(jìn)步。其中主要包括三個方向：一是提高圖像的視感質(zhì)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(jié)合茶葉顏色和區(qū)域生長對茶葉圖像分割算法進(jìn)行研究。

1 圖像分割的目的和意義

在目前工業(yè)應(yīng)用和學(xué)術(shù)研究的應(yīng)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(biāo)的邊界為參考的分割法，以模型為基礎(chǔ)的分割法，以及基于圖論的研究方法。盡管國內(nèi)外學(xué)者對圖像分割的研究已經(jīng)碩果累累，但是其仍然面臨目前工業(yè)化進(jìn)程對圖像處理技術(shù)的挑戰(zhàn)。首先，分割算法的眾多無法應(yīng)對工業(yè)中出現(xiàn)的全部問題，當(dāng)今科技正在進(jìn)行跨越式的發(fā)展，圖像處理的各種工業(yè)應(yīng)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(jìn)圖像分割方法和分割技術(shù)。

數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中，圖像分割的應(yīng)用十分普遍，如在工業(yè)自動化生產(chǎn)控制、圖像編碼、在線產(chǎn)品檢測、生物醫(yī)學(xué)圖像分析以及國家軍事、體育、環(huán)境等各個方面。其技術(shù)的實際應(yīng)用過程下，凡是牽扯到對圖像目標(biāo)的計算和提取上，都需要用到圖像分割的技術(shù)。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(biāo)和背景等，要達(dá)到的結(jié)果就是使得特征明顯的區(qū)域顯示出來，不為同一類的物體在不同的區(qū)域顯示。但是，因為圖像本身區(qū)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(shù)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(shù)進(jìn)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(jìn)算法一直是圖像分割技術(shù)的熱點(diǎn)。所以，從特定原理的應(yīng)用以及分析應(yīng)用后的效果成為深入研究圖像分割技術(shù)的切入點(diǎn)，對改善圖像處理技術(shù)茶葉平和分析理解圖片處理系統(tǒng)性能都有深遠(yuǎn)意義。

2 圖像分割算法在茶葉處理技術(shù)中的應(yīng)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(jìn)展，我們發(fā)現(xiàn)其大致分為三個層次。第一：研究的主要目標(biāo)是茶葉圖像分割算法，研究遵照什么公式和原理進(jìn)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(zhǔn)則，這么做的目的是為了把握不同算法的適用性特點(diǎn)；第三：基于研究分割技術(shù)所需要的合適的評價方法和準(zhǔn)側(cè)，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(shù)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(jìn)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(zhǔn)則。在選取有效評價方法的過程中，對分割評價的系統(tǒng)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(zhǔn)確，客觀。一般，分割評價體系的基礎(chǔ)為第二層的研究，其存在是為了服務(wù)第一層研究的。故第一層的探索是為了評價而服務(wù)的。

2.2 茶葉處理技術(shù)中圖像分割的地位

茶葉圖像處理是計算機(jī)對圖片分析和操作，以達(dá)到所需效果的技術(shù)。包含的主要操作有增強(qiáng)、濾波、變換、拉伸、識別和恢復(fù)等。茶葉圖像分析一般是利用數(shù)學(xué)模型結(jié)合圖像處理的技術(shù)將圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)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(shù)據(jù)表述了圖像的性質(zhì)和特征，是目標(biāo)特征的測量結(jié)果。茶葉圖像分析包括的內(nèi)容主要是特征測量、切割、特定目標(biāo)識別、目標(biāo)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(guān)聯(lián)，從而得出圖像的場景描述和所包含內(nèi)容的解釋，在分析和解釋了的前提下進(jìn)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(qū)域感興趣，而這部分區(qū)域統(tǒng)稱為目標(biāo)區(qū)域，與其相對的便是背景區(qū)域了。目標(biāo)區(qū)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(biāo)可以對應(yīng)一個或者多個區(qū)域。所謂圖像分割就是將整個圖片中存在的需要關(guān)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(biāo)，在這個前提下才有進(jìn)一步利用目標(biāo)的可能。茶葉圖像分割是計算機(jī)視覺研究金字塔的低層，也是基礎(chǔ)，因此其為圖像后續(xù)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(jié)合顏色和區(qū)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(jī)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(biāo)的技術(shù)。一般在工業(yè)上，是利用專門的CCD攝像機(jī)采集圖片，存儲在計算機(jī)上，然后利用專門的軟件對茶葉圖像的各種灰度特征做進(jìn)一步處理，國外著名的軟件代表有康耐視等，國內(nèi)有圖智能等。操作過程為先對圖像進(jìn)行分割，然后依據(jù)分割結(jié)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(jù)測量結(jié)果分類。有時為了使識別圖像的效果更優(yōu)，還要以圖像結(jié)構(gòu)為切入點(diǎn)分析整個圖像，更好的理解圖像信息，達(dá)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(jié)構(gòu)和類別的分析數(shù)據(jù)。

3.2 茶葉的區(qū)域生長特征因子變換與加強(qiáng)

茶葉的區(qū)域生長特征因子陣列比較大，如果在空間域進(jìn)行處理將會涉及到相當(dāng)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(shù)，把圖像從空間域轉(zhuǎn)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(qū)域生長特征變換在圖像融合、增強(qiáng)、數(shù)字茶葉印和編碼等領(lǐng)域都有很廣泛的應(yīng)用，是數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)。區(qū)域生長特征增強(qiáng)即加強(qiáng)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(jī)進(jìn)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(shù)，得到后續(xù)圖像的方法一般則為逆變換。

3.3 茶葉圖像復(fù)原

茶葉圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)操作目的相似，都是以改變圖像視覺效果為基礎(chǔ)，達(dá)到方便后續(xù)處理的目的，二者的主要區(qū)別是圖像復(fù)原根據(jù)的原理是圖像的畸變、退化原因，模塊化操作；茶葉圖像增強(qiáng)注重主觀判定。在圖片的成像過程中，出現(xiàn)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(zhì)量下降，這種現(xiàn)象稱為“退化”。茶葉圖像復(fù)原的原理是：基于退化的原因，進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，從“退化”的圖片中提取出關(guān)鍵信息，最后將茶葉圖像的原貌恢復(fù)。復(fù)原過程即設(shè)計濾波器，基于設(shè)定的對茶葉圖片恢復(fù)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(fù)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(shù)字圖像時要用到的數(shù)據(jù)量，方便圖片的存儲和傳輸，之所以數(shù)字圖像能夠被壓縮，主要原因就是圖像數(shù)據(jù)存在冗余，其主要表現(xiàn)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(guān)系引起的。壓縮的目的就是降低表示圖像所需要的位數(shù)，從而為計算機(jī)節(jié)省存儲空間，在實際對圖片操作的過程中，節(jié)省計算機(jī)內(nèi)存。茶葉圖像數(shù)據(jù)量較大，在傳輸和存儲時有較高的時間復(fù)雜度，因此，數(shù)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(jī)的后續(xù)處理。區(qū)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(jù)指定方式對區(qū)域描述。比如區(qū)域的邊界特征像邊界長度，邊界凸起數(shù)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(nèi)容為圖像中的目標(biāo)和目標(biāo)之間的關(guān)系，茶葉圖像的場景以及場景的應(yīng)用等問題。其屬于圖像的高層操作，重點(diǎn)內(nèi)容為在分析圖像的前提下進(jìn)一步探索圖像中各目標(biāo)的相互關(guān)系和性質(zhì)，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(jié)語

本文較為系統(tǒng)的表示了圖像理解、分析和處理的關(guān)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(xù)的圖像深度操作打下良好的基礎(chǔ)。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(shù)一般是指各種與茶葉圖像有關(guān)的技術(shù)的總的稱謂。圖像技術(shù)的涉及面廣，種類繁雜，但是絕大多數(shù)都可歸類為圖像有關(guān)技術(shù)。其是現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域中的一個重要的學(xué)科，它的研究的內(nèi)容龐雜，根據(jù)探索內(nèi)容和手法的相異，茶葉圖像工程技術(shù)向下研究三個方向?qū)翘幚?、分析和理解?/p>

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丁 汀 （1972-），女，河南武陟縣人，學(xué)士學(xué)位，副教授，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。