[发明专利]一种基于模态区间的葡萄干颜色分选方法

权利要求书

1.一种基于模态区间的葡萄干颜色分选方法，包括葡萄干图像提取和葡萄干图像去噪，其特征在于，所述方法还包括葡萄干图像特征提取、葡萄干图像特征模态区间化、初始广义隐马尔科夫模型训练和葡萄干颜色分选；

所述葡萄干图像特征提取，利用Matlab获取去噪处理后的每幅图像的R、G、B值，具体为遍历葡萄干图像中的每个像素，获得葡萄干图像中每个像素的R_n、G_n、B_n值，n为每个葡萄干图像中像素的个数，再利用求平均值的方法，求出整幅图像的R、G、B均值，即葡萄干每幅图像的R、G、B值；

所述葡萄干图像特征模态区间化，利用模态区间来处理提取的特征量存在不确定性问题，是将获取的每幅图像的R、G、B值转换成模态区间形式其中m为图像的个数，从而可以获得模态区间化的每幅图像模态区间特征向量集包括每幅图像下界特征向量集T_m＝{r_m,g_m,b_m}和每幅图像上界特征向量集将其作为后续识别模型的输入。

2.根据权利要求1所述的一种基于模态区间的葡萄干颜色分选方法，其特征在于，所述初始广义隐马尔科夫模型训练，依据葡萄干颜色分类要求，选取合适的初始广义隐马尔科夫模型参数，构建初始广义隐马尔科夫模型；将所述葡萄干图像特征模态区间化提取到的图像特征向量集{T_m}的一部分作为训练样本，输入初始广义隐马尔科夫模型中，对初始广义隐马尔科夫模型进行训练，直至获得优化的模型为止；

所述葡萄干颜色分选，将剩余的葡萄干图像特征向量集作为测试样本，输入优化后的广义隐马尔科夫模型中用以识别分类；广义隐马尔科夫模型输出的模态区间量，采用模态区间大小比较准则中的maxi-max比较准则，求出最大模态区间量，然后进行大小比较，得出的最大值对应的模态区间，则最大模态区间对应的颜色即为测试样本的颜色，进而完成分选。