小波色度空间增强算法在茶叶图像处理中的运用

史美艳，史大涛

（1.山东电子职业技术学院，山东 济南 250200；2.东北大学，辽宁 沈阳 110004）

尤其缺乏必要而合理的评价机制，从而使茶叶产品的品质很难得以有效把控。随着当前图像处理技术的发展，不断完善，当前如果我们能够将图像处理与茶叶产品的品质界定等活动相结合，其必然能够助推茶叶产业的优化发展。

1 茶叶图像处理的背景认知

随着当前茶叶产业发展不断科学、完善，加上现代信息技术的广泛应用，如今关于茶叶产品自身的认知与理解也更为全面。不仅如此，在大众饮茶诉求不断成熟的时代背景下，人们对茶叶产品的品质要求也在提高，所以，如何更好的满足大众对茶叶产品品质的具体诉求，就至关重要。

茶叶产品的色泽状况，是当前审定茶叶产品等级过程中，极为重要的指标之一。在传统的茶叶品质鉴定过程中，由于其更多使用的是人工评定，无论是可靠性，还是其误差状况都相对较差。尤其是对于当前茶叶产业规模化、批量化生产来说，这一传统方法无法满足整个产业发展的实际诉求。因此，需要通过挖掘和探究合适的技术，来进行具体的茶叶产品等级界定。

当前，茶叶图像处理过程中，其价值旨在以具体的图像来区分茶叶产品自身的质量和品质。客观的看，衡量其产品的主要依据，在于茶叶产品的嫩度和色泽等等。只有良好的茶叶色泽，才能更好的展现茶叶产品自身的品质。结合当前茶叶产品的具体内涵看，通过整体创新和全面优化，在制定具体茶叶品质评判标准的前提下，进而实现茶叶质量品质的有效评判。对于茶叶产品来说，质量是衡量整个茶叶产品优劣过程中的关键指标，当前我们在具体衡量茶叶品质时，其依赖的主要是人工力量，这一方法弊端加大，因此利用图像处理技术，从而满足茶叶产业的转型发展。

2 小波色度空间增强算法的应用表现

基于小波色度空间的增强算法，其通过技术的综合应用优势，从而有效分析茶叶产品的色泽，进而实现对茶叶产品等级的有效界定。当然与传统方法所不同的是，通过使用该方法，其能够在视觉上对颜色和亮度等诸多敏感元素形成有效界定。

图像增强技术主要指的是将图像中对观测者相对有利的信息进行有效增强，从而使得整个图像技术在应用与展现过程中，能够更加方便，同时也更加完善。比如可以将对比度相对较低的图像显示为对比度较高的图像。在常规的图像增强技术方法中，其常见的有同态增加清晰度等等方法。随着当前小波分析方法不断完善，如今关于小波应用的多尺度增强技术就更为突出。可以说，小波色度空间增强算法在具体应用时，其更加符合当前现实图像的处理需要。特别是在现实世界中，其更多是彩色图像，因此相对灰度图像来说，如何才能更加生动的诠释色彩信息，并且通过对具体细节的优化和增强，从而使得整个图像自身能够更加生动，当然其色彩处理过程中，也不能过于修饰，使其失真。所以，在利用该技术进行相应图像处理过程中，必须注重选择合适的颜色空间，并且有效处理亮度、饱和度之间的具体关联性，从而使其能够更好的实现其相应价值。

使用空间图像处理技术的最终目的是提升整个茶叶图像自身的质量，并且使得茶叶产品的具体图像能够便于我们进行具体观察和及时判断。因此，图像增强技术在应用过程中，旨在通过对茶叶图像的相关特征，进行具体的增强处理，从而更好将茶叶图像中的有效信息进行集中诠释。对于茶叶产业自身的具体发展来说，其对茶叶产品自身的品质要求不断提升，色泽和口感，乃至大小等等，都是在衡量茶叶产品品质高低过程中的重要标准。但是我们也需要看到在传统的茶叶品质判断时，其更多依赖的是有经验的茶农个人的判断。可以说，这一方法，不仅效率较低，同时也容易出现较大误差，因此在茶叶产业体系化发展进程中，融入合理的技术手段，已经成为必然诉求。

3 小波色度空间增强算法在茶叶图像处理活动中的具体运用机制

就当前整个茶叶产业的实际发展诉求看，茶叶发展的专业化、发展过程中的科学化等等，都在时代背景下，实现了全面提升，并且当前茶叶产业在具体发展过程中，也不再是传统的经营思维，尤其是科学技术的具体应用，从而在提升茶叶产业科技含量的同时，实现了茶叶生产机制的有效提升。在信息技术发展应用全面提升的今天，合理应用多种技术，其将为茶叶产业的科学化生产奠定重要基础。

使用小波色度空间增强算法，对茶叶图象进行有效处理，其将为茶叶产品品质的有效把控奠定了重要基础和前提。当然，这一过程中，不仅仅是确保其品质的重要诉求，同时也是满足当前大众消费诉求的关键所在。因此，合理运用茶叶图象处理技术，将从色泽角度来具体品读茶叶产品的品质，从而满足整个茶叶产业的精细化发展诉求。

在传统的茶叶产品等级界定与处理过程中，其通常使用的方法是灰度图像的算法来对茶叶产品的样本图像进行具体处理，虽然相对于传统的图像处理方法来说，其已经有了较高进步，但是该方法在突出样本自身的有效颜色过程中，往往出现图像颜色与真实不符或者不符合人自身的视觉心理因素等等。因此，通过计算亮度、饱和度等相关信息的特点，以及两者之间的具体关联性，从而使提出合理的方法，进而有效增强茶叶产品图像的相关信息。就当前茶叶图像处理技术的应用看，通过构建颜色心理模型，以合适的色度空间为前提，通过对整个彩色图像中所具体包含信息的差异度进行分析，并且结合人眼这一视觉上的独特特点，从而实现基于小波的色度空间图象增强算法，在茶叶图象处理中的具体应用机制。

在对茶叶的样本图像进行具体处理过程中，其主要步骤表现为：首先，第一步是对原始的茶叶样本具体图像转化进入相关的HSV空间之中。其二，则是进行具体的小波转化，通过对细节和相关图像都使用相关算法，从而对茶叶样本图像的细节进行有效增强，结合亮度动态氛围的有效改善和优化，从而实现小波的逆转化。其三则是结合图像自身的饱和度进行运算。最后，在完成饱和度和亮度等数据处理之后，通过集中整合，通过构建相关标准，从而将图像转化为原来的空间之中。

基于小波色度空间增强算法的基本理念是对分解图像，进行必要的数据加工，特别是通过对图像中的高频成分进行必要增强，在结合小波逆变来恢复相关图像，所以该方法在具体应用过程中，其高频分量进行突出，从而增强了图像的轮廓，并且使得整个图像更加清晰。在使用这一算法中，其通过对高频细节进行具体的加工处理，从而满足大众自身的观赏诉求。

不仅如此，当前在使用小波色度空间增强算法时，要注重具体结合人类视觉特点，其一是杆体细胞在低照度水平影响下，产生相关作用，当然其不像锥体细胞那样，能够具体感知到颜色和物象。其二则是锥体细胞则能有效辨认颜色，乃至具体细节，但是在色泽度相对较低情况下，并不能起到相关作用。

在本文研究过程中，通过具体选择与视觉特征相匹配的HSV色度空间，结合图像增强算法的合理展现，并且分析HSV分量的整体特殊诉求，自适应调节整个亮度氛围，并且使得经过改进的图像算法能满足色度空间范围的具体要求。当然，在该过程中，也可以通过对改变色度分量，从而使得经营增强处理后的图像显得更加清晰，具体颜色中也与大众自身的颜色敏感度之间形成相匹配。

4 结语

当前在茶叶采摘过程中，其主要使用的手段是手工方法，尤其是整个茶叶采摘过程中的成本支出相对较高，虽然部分地区，使用了机械采摘的方法，但是其仅仅是相对提高了茶叶产品的生产效率，其中未能对茶叶产品的质量和品质，予以有效区分。结合该增强算法的具体应用看，茶叶图象更加鲜明，尤其是其质量明显高于传统的增强算法。

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