基于颜色和形状识别茶叶的方法

摘要

本发明公开了一种基于颜色和形状识别茶叶的方法，综合利用计算机视觉和图像处理技术，增加茶叶的形状参数，改进神经网络算法，实现了茶叶品质识别的自动化。通过数码相机或摄像机直接得到茶叶图像，经过对图像格式进行转换和预处理，然后将基于HSI模型提取的茶叶颜色特征参数和二值化后图像提取的茶叶形状特征参数通过遗传神经网络，最后完成对茶叶的自动识别。通过上述方式，本发明能够取得更好地识别效果，并且大大缩短了彩色图像的处理时间，实现检测结果与人工检测结果的高度吻合。

主权项

一种基于颜色和形状识别茶叶的方法，其特征在于，包括：获取图像：用数码摄像或者是相机直接得到茶叶图像，数码相机静态图像直接输入计算机，摄像机的动态图像利用计算机图像采集卡对图像进行采集和储存后输入计算机；图像预处理：将获取的图像进行中值滤波去噪和直方图均衡的预处理；提取茶叶颜色特征参数：经过预处理后的图像，将图像的RGB信息转换为HSI信息，HSI信息通过直方图，提取颜色特征参数；提取茶叶形状特征参数：经过预处理后的图像，通过对茶叶图像的二值化处理，得到茶叶的形状和轮廓图，提取出茶叶周长、面积、中轴长度、平均宽度和弯曲度系数特征参数；对茶叶自动识别：将基于HSI模型提取的茶叶颜色特征参数和二值化后图像提取的茶叶形状特征参数，通过网络系统，对茶叶进行最后的自动识别；在所述提取茶叶颜色特征参数时，选用HSI颜色模型，直接对反映颜色区别的色度、饱和度图像进行分析和处理；在所述茶叶自动识别的过程中，采用将遗传算法和神经网络相结合的遗传神经网络算法，利用遗传算法对神经网络进行训练，完成自动识别茶叶品质的过程。