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计算机图像处理技术在茶叶叶绿素含量检测中的运用探讨
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2018/5/25 9:55:58  

摘要:本文首先对计算机图像处理技术进行了相关理论概述,然后对茶叶叶绿素含量检测进行了相关探讨,最后主要对计算机图像处理技术在茶叶叶绿素含量检测中的运用进行了相关探讨。

关键词:计算机图像处理技术 茶叶 叶绿素检测

1 计算机图像处理技术概述

计算机图像处理一般指数字图像处理技术。简而言之, 就是讲数字转化为图像, 更加直观的表达数据。计算机图像处理技术在金融、科研等方面发挥了重要作用。

1.1 图像处理

图像处理是计算机图像转化的最基本要求, 它能够纵向和横向地将灰色数值转化为彩色数据图。图像处理技术有三个部分:第一部分为图像的增强及复原功能。在检测茶叶叶绿素时, 检测环境无法真空, 意味着许多外界的事物, 例如灰尘、阳光中的微生物都会对其产生干扰。图像的增强复原功能便是将数据转化后, 对这些干扰项进行加工删减,使图像的质量达到最优, 呈现给人们更加清晰准确的最终图像;第二部分是图像匹配功能,总而言之, 茶叶中叶绿素含量检测, 微生物分子数值庞大冗杂,图像匹配能够将转化后的数据所在分子值直接一一对应, 省去了人工操作识别;第三部分则是描述和识别, 简言之就是图像分析。不像普通叶绿素含量检测的直接结果, 图像处理技术会根据其含量及科研目的, 对此图像进行第一次客观分析研究。结合图像描述识别, 结果更加准确且清晰易懂。

1.2 编码压缩

科研中茶叶叶绿素含量检测次数多, 数据庞大、难以整理。录入电脑后人肉眼识别出错率高。而计算机图像处理技术下的编码压缩技术, 能够解决图像数据问题。在每次检测过后, 对检测数据转化图像后的图像信息编码, 编码后的图像, 信息量被压缩, 但是, 图像质量几乎不变。因此,编码压缩技术可以最大程度地满足图像的存储和传输的问题。编码压缩虽多为数字编码, 但其效用对从数据转化后的图像编码是一样的, 其对图像编码的常用技术是脉码调制。图像的编码压缩同时也分为静态图像和动态图像, 茶叶叶绿素含量检测图像编码压缩, 大多是静态图像, 只有少数深入研究分解过程问题时, 才会呈现动态图像。

1.3 形态复原

形态复原一般运用在动植物的结构研究中, 其功能主要是减少外界对研究数据客观性的影响。例如茶叶在种植的过程中, 光学对其影响, 就造成了各个地区茶叶叶绿素的茶叶;而采摘过程中空气微分子及环境的影响, 也影响了茶叶叶绿素含量检测的客观性。形态复原便是让茶叶的形态转化为最初状态, 以原始形态来对应图像数据。图像形态复原一般有两种方法, 对于不知道其检测事物性质的, 由数学建模来回归源头;对于指导事物性质的, 则通过建立图像原始模型来进行识别。茶叶叶绿素的检测图像形态复原通常是用第二种方法来进行。计算机图像形态复原并非直观机械性复原, 而是内部计算整合重组后的二次复原。其复原后的形态中各个数值的变化也在图像中有直观体现。

2 茶叶叶绿素含量检测分析

2.1 组成成分及效用

茶叶叶绿素是由四个吡咯环组成的碳原子, 以甲基结构相连而构成的复杂的共轭体。另外, 叶绿素主要由卟啉环及叶醇尾两个成分构成。前者决定了叶绿素的颜色, 后者决定了茶叶含脂量。并且卟啉环最容易受光学影响, 因此, 会影响茶叶绿素检测的客观性。与此同时, 计算机图像处理复原技术便有应用价值。卟啉环即容易受光学影响, 又容易受大气和水的影响,决定着茶叶的颜色及叶绿素营养含量, 因此, 在叶绿素含量中起决定性作用。茶叶强身健体的功效主要就是来自茶叶的叶绿素含量, 茶叶绿素具有抗衰老、降低血脂、强健脾胃等作用。茶叶绿素运用在工业制造中, 则有抗氧化、防辐射的效用。根据不同茶种叶绿素成分的高低, 其在食用和工业使用中的用途也多有不同。

2.2 脂溶性茶叶绿素

茶叶绿素根据含量及效用, 分为脂溶性茶叶绿素和水溶性茶叶绿素。其中, 脂溶性茶叶绿素的代号是“纯天然”, 其成分没有人工干预, 是一种天然的可食用色素, 安全又环保。但因其含量的天然性, 其形态并不稳定。经检测结果可知, 叶绿素中所含的中心金属和上文提到的极易受光热影响的卟啉环, 其结构会随着光照、温度和PH值的影响作用, 进行降解, 降解后绿色逐渐消失。并且各个因素对其影响是同步进行的。因此, 天然叶绿素的含量检测难度很大。计算机图像处理技术的出现, 对叶绿素含量的检测研究有重大的意义。它不仅提高了检测效率, 还最大程度还原了物质原始形态, 做到了数据检测的直观性与客观性的统一。

2.3 水溶性茶叶绿素

水溶性茶叶叶绿素又被称为“人工叶绿素”, 多用于工业。因脂溶性茶叶绿素的结构状态不稳定, 绿色色素容易降解, 实用性不大, 故经科研研究, 研究人员将脂溶性的茶绿色素分子结构提取兑换, 将其容易受影响的镁离子换成了更稳定的物质锌离子或其他金属结构, 既不改变其基本要素, 又能使叶绿素更加稳定。在茶叶叶绿素难降解的同时, 还增大了其色素使用的有效性———色素自身溶解性增大。因其改进后成分不同, 对人体的影响也不同。经叶绿素在人体的检测图像可知, 将镁离子换为锌离子后, 补充了我国茶叶所产地土壤缺锌的弊端。水溶性茶叶绿素不仅可以上色, 还能够补锌, 其实际效用大大提升。经检测后改变的叶绿素, 在生活中的作用也提高了, 进一步促进茶叶市场发展。

3 图像处理在茶叶中的应用

3.1 索引茶叶成分图像

计算机图像处理技术的完善, 能够促进我国茶叶科学的发展。最直观体现在对茶叶叶绿素数据的直接索引转化。索引茶叶成分图像。一方面, 方便了研究人员对茶叶叶绿素的数据研究, 通过分析对比脂溶性茶叶绿素及水溶性茶叶绿素的图像数据, 能够更明确茶叶绿素的含量转化,使研究人员人工创造出比水溶性茶叶绿素更加实际方便的应用色素;另一方面, 索引茶叶成分图像, 可以使让研究人员发现数据看不到的更多的细节。图像对于人脑的冲击比文字数据更加富有记忆性和思维跳跃性。单一的数据整理出完整图像, 更加宏观总览全局, 使检测研究更多的发现问题。

3.2 清晰茶叶检测数值

以往茶叶叶绿素含量检测中, 因数据技术的问题, 检测数值几乎只能精确到百分比的大概边缘。然而, 计算机图像处理技术的运用,可以使叶绿素的各个成分检测结果无限精确。在科研活动中, 一点小小的数值异同就会使整个检测结果产生翻天覆地的变化。因此, 科研检测需要特别精确。计算机图像处理中的形态复原及识别技术, 能够清晰直观的显现茶叶叶绿素数值。图像处理并不是简单的转化, 而是将数据分割成不同区域, 再根据自身技术合并处理,这避免了如同翻译软件直接翻译的机械性, 多了些人工智能的设计理念。通过纹理性的图像切割, 重组后的茶叶检测图像更加准确, 其各个元素自适应了阈值,也避免了人工操作容易出错的弊端。成熟的计算机图像处理技术, 使工作人员更加专心的检测科研成果, 而不用在制图导入数据这种重复性工作上浪费时间, 间接推动了茶叶检测事业的发展。

3.3 增强复原绿素含量

叶绿素的双键结构及其不饱和性, 导致茶叶自身容易被降解的现象,在茶叶成熟初期及末期, 光合作用促使茶叶产生羟自由基, 导致叶绿素含量不稳定。除此之外, 空气中的酸碱度及湿度和温度, 都会让茶叶绿素检测结果不客观。图像处理的增强功能, 通过多个图像平均、空间预算处理等方法, 降低了其他不必要要素对图像的随机性干扰。在数据转化图像中, 使图像边缘性增强, 轮廓更加清晰, 表达更加直观。最重要的一点, 其增强功能的伪图像处理, 能将单一灰色叶绿素检测图,自行分析识别, 进阶成彩色数据图, 便于研究人员分析对比, 发现图像里所包含的隐藏信息。

4 结论

通过技术识别、图像复原及编码管理等作用, 茶叶叶绿素含量检测分析在计算机图像处理技术的帮助下, 更加的客观清晰。随着计算机技术的发展, 必然是科技为先的时代, 计算机处理技术不断推动着茶叶科学的发展, 对叶绿素的检测研究, 甚至创新再造有重大效用。因此, 需大力普及计算机图像处理技术, 使我国各地茶种叶绿素含量研究检测结果更加精确, 检测技术更加完善、系统。

参考文献

[1]孔庆波, 张青, 章明清, 李娟.基于高光谱参量茶叶叶绿素含量估算模型研究[J].福建农业科技, 2014(01) :27-29.

[2]丰树谦.计算机图像处理技术在茶叶质量品质区分中的应用[J].福建茶叶, 2017,39 (09) :411.

[3]陈修齐, 方柯.计算机图像处理技术在茶叶品质检测中的应用[J].福建茶叶, 2016, 38 (06) :18-19.

[4]齐会娟, 李德雄.计算机图像处理技术在茶叶感官品质检测中的应用研究[J].福建茶叶, 2016, 38 (05) :18-19.

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