[发明专利]甘蔗种芽完好性分类方法

说明书

本发明公开了一种甘蔗种芽完好性分类方法，包括以下步骤：(1)获取甘蔗图像；(2)截取甘蔗图像的种芽区域；(3)确定种芽的有效分类特征；(4)由训练样本确定完好与破损两类种芽的先验概率；(5)确定种芽分类特征的类条件概率密度函数；(6)计算种芽分类特征的后验概率；(7)根据贝叶斯决策理论确定种芽完好性分类规则。本发明的甘蔗种芽完好性分类方法，分类准确率较高，均在90％以上，充分证明本发明的种芽完好性分类方法合理、有效。

技术领域

本发明涉及甘蔗种芽的分类方法，特别涉及一种甘蔗种芽完好性分类方法。

背景技术

贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。

广西是我国最大的甘蔗产区，连续多年产量超过全国总产量的60％。目前大力推广的甘蔗机械化种植技术无法实现种芽完好性检测以及不能实现自动剔除种芽破损的甘蔗种的功能，进而不能保证新植甘蔗的出芽率。现阶段对于保证甘蔗种芽完好的研究都是通过定位甘蔗茎节，间接确定甘蔗种芽位置，然后控制切刀避开种芽位置，对甘蔗种芽完好性分类方法的研究基本上还是一片空白。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种甘蔗种芽完好性分类方法，能对甘蔗种芽完好性进行分类。

为实现上述目的，本发明提供了一种甘蔗种芽完好性分类方法，包括以下步骤：

(1)获取甘蔗图像；

(2)截取甘蔗图像的种芽区域；

(3)确定种芽的有效分类特征；

(4)由训练样本确定完好与破损两类种芽的先验概率；

(5)确定种芽分类特征的类条件概率密度函数；

(6)计算种芽分类特征的后验概率；

(7)根据贝叶斯决策理论确定种芽完好性分类规则。

优选地，上述技术方案中，所述步骤(3)种芽有效分类特征为种芽区域图像的灰度最大值、灰度最小值、灰度平均值、灰度值中位数以及灰度值标准差。

优选地，上述技术方案中，所述步骤(4)确定先验概率时，训练样本总数为N，其中包括N₁个完好种芽图像和N₂个破损种芽图像，建立种芽区域图像特征库。用ω₁和ω₂分别表示种芽完好和破损的两种状态，则先验概率为：

P(ω₁)＝N₁/N

P(ω₂)＝N₂/N。

优选地，上述技术方案中，所述步骤(5)确定种芽分类特征的类条件概率密度函数，包括以下步骤：

(1)将种芽区域图像特征库中的每一类特征值分别按照由小到大的顺序排列，并从中取出最小值和最大值，构成种芽区域图像五个特征向量的分布区间，用[A_j,B_j]和[a_j,b_j](j＝1,2,3,4,5)分别表示完好和破损种芽区域图像的特征分布区间，将个别与相邻数据差值在分布区间范围的8％以上的数据视为误差值，并剔除；

(2)统计每一个特征向量的分布情况，建立特征向量值与出现次数之间的关系；