[发明专利]一种基于高光谱图像的茶叶原产地识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于高光谱图像的茶叶原产地识别方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取包含茶叶样本高光谱图像的成像高光谱数据集作为训练集，且该训练集中每个高光谱图像均对应有其茶叶原产地类别标签；

步骤2、通过合成该训练集中高光谱图像的红、绿、蓝三个光谱范围内的中心波长，得到该训练集中每个高光谱图像的RGB图像，通过图像分割网络对该RGB图像进行叶片分割，得到每个RGB图像对应的二值化图像，基于该二值化图像的叶片轮廓进行感兴趣区提取，对提取得到的叶片按顺序进行编号；

步骤3、利用该二值化图像内数据进行凸包计算，获取茶叶叶片的外形结构信息，形成对应的形状特征数据集G；提取每张高光谱图像中茶叶叶片对应区域内的平均光谱和敏感波段图像，形成对应的敏感光谱数据集S；依据敏感光谱数据集S，利用穷尽搜索确定多种波段组合方式，同时计算相关植被指数，叠加茶叶叶片兴趣区到对应的波段组合或植被指数图上，提取茶叶叶片范围平均值，形成对应的敏感光谱指数数据集SVIs；对该敏感波段图像，利用灰度共生矩阵得到各单波段图像的纹理特征，构成纹理数据集T；综合数据集合S、SVIs、G以及T内特征，按照编号对应该茶叶原产地类别标签，构成每一个叶片的空谱分类特征集，以该空谱分类特征集的特征参数作为训练数据，以空谱分类特征集对应的茶叶原产地标签作为训练目标，训练离散数据分类模型，得到茶叶原产地识别模型；

步骤4、通过成像高光谱传感器采集待测茶叶的待测高光谱图像，并根据该待测高光谱图像得到该待测茶叶的待测空谱分类特征集，将该待测空谱分类特征集输入至该茶叶原产地识别模型，以得到该待测茶叶的原产地识别结果。

2.如权利要求1所述的基于高光谱图像的茶叶原产地识别方法，其特征在于，该步骤1包括对该成像高光谱数据集进行预处理，该预处理包括将其中所有高光谱图像在确保茶叶叶片完整的前提下裁剪成相同大小，并对裁剪后的高光谱图像完成辐射定标；对所有定标后的高光谱图像通过平滑滤波去除光线及外部环境对图像光谱造成的影响，集合平滑滤波后的高光谱图像作为该训练集，并对该训练集中高光谱图像按照格式P-m进行编号，其中P为茶叶原产地类别，m为该训练集中对应单张高光谱图像的编号。

3.如权利要求2所述的基于高光谱图像的茶叶原产地识别方法，其特征在于，该步骤2中对提取得到的叶片按顺序进行编号具体为：对单个叶片按照由上到下且从左到右的次序进行编号，格式为P-mn，其中n为单张高光谱图像P-m内的叶片编号。

4.如权利要求1所述的基于高光谱图像的茶叶原产地识别方法，其特征在于，还包括根据该茶叶原产地识别模型，得到茶叶原产地识别所涉及的光谱波段，使用谱段范围包括该光谱波段的成像高光谱传感器或多光谱传感器采集该待测高光谱图像。