1.一种基于图像分割的蚕茧计数方法，其特征在于，包括：

(1)采集蚕茧样本图像，并对采集到的蚕茧样本图像进行预处理，得到预处理后的图像；

(2)采用基于最大距离的K均值聚类将预处理后的图像中的像素点聚为三类，分别为背景点、边缘点和中心点，并分别设定背景点、边缘点和中心点的像素值，得到聚类后的图像；

(3)采用自适应阈值分割算法确定最佳阈值，并利用该阈值对聚类后的图像进行二值化，得到二值化图像；

(4)各个针对所述二值化图像中任意一个由目标像素点组成的连通区域，对该连通区域进行腐蚀和膨胀；

所述的目标像素点为二值化过程中像素值大于最佳阈值的像素点；

(5)计算步骤(4)处理后的二值化图像中各个由目标像素点组成的连通区域的个数，并以连通区域的个数作为蚕茧的个数；

所述步骤(2)中采用基于最大距离的K均值聚类对预处理图像中的像素点进行聚类的过程如下：(2-1)计算预处理后的蚕茧样本图像中任意两个像素点之间的距离，分别以距离最大的两个像素点作为第一数据对象和第二数据对象；

(2-2)在预处理后的蚕茧样本图像中确定与第一数据对象和第二数据对象的距离最远的像素点，并以该像素点作为第三数据对象；

(2-3)在预处理后的图像中确定与第一数据对象相邻的像素点，第二数据对象相邻的像素点，以及与第三数据对象相邻的像素点；

(2-4)求取所有第一数据样本的平均像素值，所有第二数据样本的平均像素值，所有第三数据样本的平均像素值，并以各个平均像素值作为聚类时的聚类中心，采用K均值聚类法将预处理图像中的像素点聚为3类。

2.如权利要求1所述的基于图像分割的蚕茧计数方法，其特征在于，所述步骤(1)中预处理过程包括依次对采集到的蚕茧样本图像中值滤波、均值漂移和傅里叶变换。

3.如权利要求1所述的基于图像分割的蚕茧计数方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：(3-1)以背景点为背景、以边缘点和中心点为前景，采用Ostu法确定最佳阈值；

(3-2)令聚类后的图像中大于最佳阈值的像素点的像素值为255，并采用相同的标记进行标记，令聚类后的图像中小于最佳阈值的像素点的像素值为0。

4.如权利要求3所述的基于图像分割的蚕茧计数方法，其特征在于，所述步骤(4)中腐蚀的次数为4～8次。

5.如权利要求4所述的基于图像分割的蚕茧计数方法，其特征在于，所述步骤(4)中膨胀次数为3～5次。

6.如权利要求5所述的基于图像分割的蚕茧计数方法，其特征在于，所述步骤(5)连通区域的个数：(5-1)采用4连通标记法对目标像素点进行连通域标记；

(5-2)根据连通域标记的结果获取连通区域的个数。

7.如权利要求6所述的基于图像分割的蚕茧计数方法，其特征在于，所述步骤(5-1)采用4连通标记法对目标像素点进行连通域标记包括如下步骤：(5-11)按照从上到下，从左到右的顺序第一次遍历步骤(4)处理后的二值化图像中的所有像素点，若当前像素点为目标像素点，则扫描当前像素点左边和上面的2个4邻域像素点：若二者均不是目标像素点，则采用新标记对当前像素点进行标记；

若二者中有一个为目标像素点，则采用二者中目标像素点的标记对当前像素点进行标记；

若二者都为目标像素点，且当二者的标记相同时，采用该标记对当前像素点进行标记，且当二者的标记不同时，采用二者中的任意一个的标记对当前像素点进行标记，并将对应的两个标记作为一个等价对；

(5-12)根据所有的等价对，将所有等价的标记归为一个等价组，遍历步骤(5-11)处理后二值化图像中所有的像素点，针对每一个等价组，采用相同的标记对被该等价组中的标记所标记的目标像素点重新进行标记。