一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法与流程

1.一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所述s1具体包括以下步骤：设置图像能量和能量抽取器，所述图像能量定义为杀青图像内不同颜色通道中像素点对应的灰度值，所述能量抽取器通过遍历整个杀青图像所有颜色通道，并计算灰度值对应的像素数。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所述对不同时间段内的杀青图像进行预处理包括以下步骤：

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所述s3具体包括以下步骤：训练样本集输入到特征训练器，不同颜色的通道生成茶叶杀青能量聚类的趋势中心数据，基于聚类中心距离构造决策函数，通过决策函数测量每个监测图像集的杀青程度。

5.根据权利要求3所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所有所述杀青图像的拍摄背景均设置为白色。

6.根据权利要求3所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所述滤波处理具体包括以下步骤：对比每幅图像中不同颜色通道形成的能量响应谱中谷位所对应的灰度级，去除背景和重叠的阴影区域的图像信息，得到茶叶区域图像信息。

7.根据权利要求3所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所述图像能量的注意机制的工作原理如下：凸出杀青图像中的颜色特征，得到每个通道中最大像素数对应的灰度值。

8.根据权利要求5-7任一项所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所述映射函数的变量是灰度值和对应灰度值中像素数的统计值。

9.根据权利要求4所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所述决策函数的构造过程如下：通过对标准时间点或时间段的杀青图像进行训练得到标准聚类中心，由标准杀青时间内所有训练样本集对应的三个聚类中心之间的距离值构造出决策函数。

10.根据权利要求9所述的一种基于图像特征的绿茶杀青程度判别方法，其特征是，所述标准聚类中心基于监督能量迭代聚类，根据k-means聚类中心的思想计算平均值得到。