《表2 茶叶外形图像的纹理特征变量值的分布范围》

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《基于机器视觉的茶叶品质自动检测方法研究》

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纹理特征在自然图像中广泛存在，其能够给人以明确的视觉效果，但由于纹理的复杂性，很难对其进行准确的描述.20世纪60年代，JULESZ等对纹理特征展开系统的研究[9].灰度共生矩阵方法是建立在估计图像的二阶组合条件概率密度函数基础上的一种纹理特征分析方法.本文根据茶叶样本图像的纹理特点，选取灰度共生矩中的能量、对比度、同质性、相关性等4个特征用以提取茶叶图像的纹理特征，然后利用Matlab2017a分别提取每幅茶样图像能量、惯性矩、同质性和相关性的4个方向上（0°，45°，90°，135°）共计16个纹理特征参数.提取的特征值分布范围如表2所示.可以看出，茶叶样品良品与次品图像的纹理特征分布范围有一定的差异性，可将纹理特征作为自动检测茶叶品质的特征.