本发明提供了一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法，包括：首先建立烟株标准模型库，并对待分类烟株的图像进行采集；然后采用改进的GrabCut算法对所述烟株图像中的烟株和图像背景进行分割；进而对去除背景后的烟株图像进行二值化，进而对二值化后的烟株图像进行特征提取，得到待分类烟株的叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值；再对所述叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值进行归一化；最后根据归一化后的三个特征值和烟株标准模型库，采用模糊择近原则对待分类烟株进行分类，得到待分类烟株的分类结果。本发明的有益效果是：分割效果好，而且避免了人机交互；以更准确地反映每个特征对烟草生长的影响；提高烟株分类准确度。 |
