論計算機圖像處理技術在茶葉中葉綠素含量檢測中的應用

劉君玲

（吉林工程技術師范學院，吉林長春 130052）

1 計算機圖像處理技術概述

計算機圖像處理一般指數字圖像處理技術。簡而言之，就是講數字轉化為圖像，更加直觀的表達數據。計算機圖像處理技術在金融、科研等方面發(fā)揮了重要作用。

1.1 圖像處理

圖像處理是計算機圖像轉化的最基本要求，它能夠縱向和橫向地將灰色數值轉化為彩色數據圖。圖像處理技術有三個部分：第一部分為圖像的增強及復原功能。在檢測茶葉葉綠素時，檢測環(huán)境無法真空，意味著許多外界的事物，例如灰塵、陽光中的微生物都會對其產生干擾。圖像的增強復原功能便是將數據轉化后，對這些干擾項進行加工刪減，使圖像的質量達到最優(yōu)，呈現給人們更加清晰準確的最終圖像；第二部分是圖像匹配功能，總而言之，茶葉中葉綠素含量檢測，微生物分子數值龐大冗雜，圖像匹配能夠將轉化后的數據所在分子值直接一一對應，省去了人工操作識別；第三部分則是描述和識別，簡言之就是圖像分析。不像普通葉綠素含量檢測的直接結果，圖像處理技術會根據其含量及科研目的，對此圖像進行第一次客觀分析研究。結合圖像描述識別，結果更加準確且清晰易懂。

1.2 編碼壓縮

科研中茶葉葉綠素含量檢測次數多，數據龐大、難以整理。錄入電腦后人肉眼識別出錯率高。而計算機圖像處理技術下的編碼壓縮技術，能夠解決圖像數據問題。在每次檢測過后，對檢測數據轉化圖像后的圖像信息編碼，編碼后的圖像，信息量被壓縮，但是，圖像質量幾乎不變。因此，編碼壓縮技術可以最大程度地滿足圖像的存儲和傳輸的問題。編碼壓縮雖多為數字編碼，但其效用對從數據轉化后的圖像編碼是一樣的，其對圖像編碼的常用技術是脈碼調制。圖像的編碼壓縮同時也分為靜態(tài)圖像和動態(tài)圖像，茶葉葉綠素含量檢測圖像編碼壓縮，大多是靜態(tài)圖像，只有少數深入研究分解過程問題時，才會呈現動態(tài)圖像。

1.3 形態(tài)復原

形態(tài)復原一般運用在動植物的結構研究中，其功能主要是減少外界對研究數據客觀性的影響。例如茶葉在種植的過程中，光學對其影響，就造成了各個地區(qū)茶葉葉綠素的茶葉；而采摘過程中空氣微分子及環(huán)境的影響，也影響了茶葉葉綠素含量檢測的客觀性。形態(tài)復原便是讓茶葉的形態(tài)轉化為最初狀態(tài)，以原始形態(tài)來對應圖像數據。圖像形態(tài)復原一般有兩種方法，對于不知道其檢測事物性質的，由數學建模來回歸源頭；對于指導事物性質的，則通過建立圖像原始模型來進行識別。茶葉葉綠素的檢測圖像形態(tài)復原通常是用第二種方法來進行。計算機圖像形態(tài)復原并非直觀機械性復原，而是內部計算整合重組后的二次復原。其復原后的形態(tài)中各個數值的變化也在圖像中有直觀體現。

2 茶葉葉綠素含量檢測分析

2.1 組成成分及效用

茶葉葉綠素是由四個吡咯環(huán)組成的碳原子，以甲基結構相連而構成的復雜的共軛體。另外，葉綠素主要由卟啉環(huán)及葉醇尾兩個成分構成。前者決定了葉綠素的顏色，后者決定了茶葉含脂量。并且卟啉環(huán)最容易受光學影響，因此，會影響茶葉綠素檢測的客觀性。與此同時，計算機圖像處理復原技術便有應用價值。卟啉環(huán)即容易受光學影響，又容易受大氣和水的影響，決定著茶葉的顏色及葉綠素營養(yǎng)含量，因此，在葉綠素含量中起決定性作用。茶葉強身健體的功效主要就是來自茶葉的葉綠素含量，茶葉綠素具有抗衰老、降低血脂、強健脾胃等作用。茶葉綠素運用在工業(yè)制造中，則有抗氧化、防輻射的效用。根據不同茶種葉綠素成分的高低，其在食用和工業(yè)使用中的用途也多有不同。

2.2 脂溶性茶葉綠素

茶葉綠素根據含量及效用，分為脂溶性茶葉綠素和水溶性茶葉綠素。其中，脂溶性茶葉綠素的代號是“純天然”，其成分沒有人工干預，是一種天然的可食用色素，安全又環(huán)保。但因其含量的天然性，其形態(tài)并不穩(wěn)定。經檢測結果可知，葉綠素中所含的中心金屬和上文提到的極易受光熱影響的卟啉環(huán)，其結構會隨著光照、溫度和PH值的影響作用，進行降解，降解后綠色逐漸消失。并且各個因素對其影響是同步進行的。因此，天然葉綠素的含量檢測難度很大。計算機圖像處理技術的出現，對葉綠素含量的檢測研究有重大的意義。它不僅提高了檢測效率，還最大程度還原了物質原始形態(tài)，做到了數據檢測的直觀性與客觀性的統(tǒng)一。

2.3 水溶性茶葉綠素

水溶性茶葉葉綠素又被稱為“人工葉綠素”，多用于工業(yè)。因脂溶性茶葉綠素的結構狀態(tài)不穩(wěn)定，綠色色素容易降解，實用性不大，故經科研研究，研究人員將脂溶性的茶綠色素分子結構提取兌換，將其容易受影響的鎂離子換成了更穩(wěn)定的物質鋅離子或其他金屬結構，既不改變其基本要素，又能使葉綠素更加穩(wěn)定。在茶葉葉綠素難降解的同時，還增大了其色素使用的有效性——色素自身溶解性增大。因其改進后成分不同，對人體的影響也不同。經葉綠素在人體的檢測圖像可知，將鎂離子換為鋅離子后，補充了我國茶葉所產地土壤缺鋅的弊端。水溶性茶葉綠素不僅可以上色，還能夠補鋅，其實際效用大大提升。經檢測后改變的葉綠素，在生活中的作用也提高了，進一步促進茶葉市場發(fā)展。

3 圖像處理在茶葉中的應用

3.1 索引茶葉成分圖像

計算機圖像處理技術的完善，能夠促進我國茶葉科學的發(fā)展。最直觀體現在對茶葉葉綠素數據的直接索引轉化。索引茶葉成分圖像。一方面，方便了研究人員對茶葉葉綠素的數據研究，通過分析對比脂溶性茶葉綠素及水溶性茶葉綠素的圖像數據，能夠更明確茶葉綠素的含量轉化，使研究人員人工創(chuàng)造出比水溶性茶葉綠素更加實際方便的應用色素；另一方面，索引茶葉成分圖像，可以使讓研究人員發(fā)現數據看不到的更多的細節(jié)。圖像對于人腦的沖擊比文字數據更加富有記憶性和思維跳躍性。單一的數據整理出完整圖像，更加宏觀總覽全局，使檢測研究更多的發(fā)現問題。

3.2 清晰茶葉檢測數值

以往茶葉葉綠素含量檢測中，因數據技術的問題，檢測數值幾乎只能精確到百分比的大概邊緣。然而，計算機圖像處理技術的運用，可以使葉綠素的各個成分檢測結果無限精確。在科研活動中，一點小小的數值異同就會使整個檢測結果產生翻天覆地的變化。因此，科研檢測需要特別精確。計算機圖像處理中的形態(tài)復原及識別技術，能夠清晰直觀的顯現茶葉葉綠素數值。圖像處理并不是簡單的轉化，而是將數據分割成不同區(qū)域，再根據自身技術合并處理，這避免了如同翻譯軟件直接翻譯的機械性，多了些人工智能的設計理念。通過紋理性的圖像切割，重組后的茶葉檢測圖像更加準確，其各個元素自適應了閾值，也避免了人工操作容易出錯的弊端。成熟的計算機圖像處理技術，使工作人員更加專心的檢測科研成果，而不用在制圖導入數據這種重復性工作上浪費時間，間接推動了茶葉檢測事業(yè)的發(fā)展。

3.3 增強復原綠素含量

葉綠素的雙鍵結構及其不飽和性，導致茶葉自身容易被降解的現象，在茶葉成熟初期及末期，光合作用促使茶葉產生羥自由基，導致葉綠素含量不穩(wěn)定。除此之外，空氣中的酸堿度及濕度和溫度，都會讓茶葉綠素檢測結果不客觀。圖像處理的增強功能，通過多個圖像平均、空間預算處理等方法，降低了其他不必要要素對圖像的隨機性干擾。在數據轉化圖像中，使圖像邊緣性增強，輪廓更加清晰，表達更加直觀。最重要的一點，其增強功能的偽圖像處理，能將單一灰色葉綠素檢測圖，自行分析識別，進階成彩色數據圖，便于研究人員分析對比，發(fā)現圖像里所包含的隱藏信息。

4 結論

通過技術識別、圖像復原及編碼管理等作用，茶葉葉綠素含量檢測分析在計算機圖像處理技術的幫助下，更加的客觀清晰。隨著計算機技術的發(fā)展，必然是科技為先的時代，計算機處理技術不斷推動著茶葉科學的發(fā)展，對葉綠素的檢測研究，甚至創(chuàng)新再造有重大效用。因此，需大力普及計算機圖像處理技術，使我國各地茶種葉綠素含量研究檢測結果更加精確，檢測技術更加完善、系統(tǒng)。

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