名优茶是我国茶叶产业的重要组成部分和主要发展方向。名优茶生产中的鲜叶采摘环节是其发展的主要瓶颈，存在劳动力成本高且劳动力不足等问题，而现有的大宗茶机械化采摘其无差异采摘不能满足名优茶的品质要求，同时造成鲜叶资源的破损浪费。名优茶鲜叶机械化精确采摘具有较高的实用性和经济价值。名优茶芽叶识别和定位是名优茶机械化精确采摘的前提条件和重要组成部分。　　本文以福鼎大白春茶为研究对象，进行了基于颜色特征的名优茶芽叶的识别和定位方法的研究，主要内容如下：　　(1)基于灰度化分析的色彩因子选择。本文在RGB、YIQ、HIS、Lab、YCbCr等色彩空间中选用多种色彩因子对原图像进行灰度化处理并依据灰度化效果，最终确定RGB色彩空间中的R-B色彩因子作为灰度化色彩因子。　　(2)芽叶识别与阈值分割方法选择。在灰度化的基础上，进行了基于直方图分析的固定阈值分割、迭代法阈值分割以及Otsu法阈值分割的试验研究，依据芽叶提取效果进行了阈值分割方法的判断和选择。结果迭代法表现出极大不适应性，Otsu法相对较优选为基于阈值的分割方法。基于阈值的分割方法在芽叶的分割提取效果上仍有较大的进步空间。　　(3)基于GrowCut算法的芽叶识别研究。将GrowCut算法应用于芽叶图像的分割研究中，并进行了算法中种子参数自动获取的方法改进。并将结果与Otsu法进行了对比分析，芽叶识别与提取效果获得提高，特别是芽叶与邻近区域区分。　　(4)基于滤波和形态学方法的图像后处理。在二值化的基础上，进行了滤波处理和形态学运算研究，进一步降低噪声干扰等优化芽叶提取结果。在使用中值滤波和形态学闭运算后，芽叶识别结果中的大部分噪点被剔除。　　(5)芽叶中心位置定位的研究。本文以质心法为基础，通过加权质心法消除图像亮度因素对灰度图像影响，并结合最小外接矩形判断实现了芽叶中心定位。　　本文主要创新之处是将GrowCut算法应用于芽叶图像分割，并对GrowCut算法中的种子点参数获取方法进行了改进，实现了一种新的基于GrowCut算法可自动获取种子点参数的图像分割算法并应用于芽叶图像分割处理中，获得了较好的芽叶图像分割的效果，提高了芽叶识别的准确性。