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    目前,研究者已经可以利用多光谱成像对数字图像处理技术对茶叶的形状大小、颜色和纹理特征等进行识别,涉及多项特征参数,有利于茶叶品质的等级分类研究。但是利用数字图像处理技术进行茶叶等级检测技术研究还很少,通过数字图像处理的相关技术方法,提取茶叶（如信阳毛尖）的颜色和纹理等特征作为研究对象,揭示信阳毛尖的相关特征参数与其品质等级之间的关系,为进一步提高信阳毛尖等级分类的可靠性和准确性提供技术支持和研究方向。

1. 研究分析了图像预处理的相关方法,结合信阳毛尖图像的特点,本文采用直方图均衡化和中值滤波的方法对毛尖图像进行预处理。

2. 选用特级毛尖、二级毛尖和四级毛尖作为研究对象,这是因为这三类毛尖样本图像特点较突出。分析不同的设备采集图像的优劣,可优选用Videometerlab 4多光谱测量系统作为获取毛尖的图像的主要设备。

3. 研究分析了RGB颜色模型和HIS颜色模型的理论知识和特点,应用matlab7.0提取颜色模型中的各自分量值,并分析各个分量值与信阳毛尖等级之间的相互关系,从分析可知随着信阳毛尖不同等级变化RGB颜色模型中“R值和G值”以及HIS颜色模型中的“I值”变化较为明显,故可作为毛尖等级分类研究的重要特征值。

   研究分析了纹理特征的相关概念和理论知识,讨论分析了直方图和灰度共生矩阵在纹理分析方面的应用。本研究主要采用灰度共生矩阵的方法提取信阳毛尖图像的纹理特征值,分析相应的参数值。较后得出毛尖纹理特征的参数值与实际观察到的毛尖的图像纹理特征相吻合的结论,既特等毛尖图像的纹理均匀细密,而四等毛尖图像的纹理较为粗糙