茶树栽培与品种研究有利于茶树优良品种保护。本文针对不同茶树品种间的鲜茶叶图像,主要从图像获取与预处理、特征提取及筛选、多种分类器分类识别等方面作系统研究,提出一种快速准确识别茶树品种新方法。1.详细介绍10种茶树品种鲜茶叶图像样本采集过程,并采用B通道灰度化、Otsu法背景分割、数学形态学处理等方法,清除指定区域外信息,对原始目标图像进行了预处理。2.研究鲜茶叶图像颜色、形态、纹理特征提取方法,并首次将多重分形特征应用于鲜茶叶图像识别。提取颜色、形态、纹理及分形四种类型特征,共计46个特征。通过对所有特征进行单因素方差分析和相关性分析,发现所选特征对茶叶类别有显著影响,但部分特征之间存在关联。利用多轮末尾淘汰法进行特征因子汰选,筛选得到包括颜色、形态、纹理及分形四种类型的27个特征。3.针对每一类特征以及四类特征的所有组合,分别以SVMKM、随机森林、贝叶斯、Fisher、k近邻、极限学习机六种分类器训练建模,并比较各模型的预测精度。结果表明,SVMKM和随机森林以所有四类特征建模,10折交叉验证,独立预测分类精度最高,达到91%。表明本文所提出的方法能有效识别茶叶所属品种。