1.一种甘蔗种芽完好性分类方法，其特征在于，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。

2.根据权利要求1所述的甘蔗种芽完好性分类方法，其特征在于，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。

3.根据权利要求1所述的甘蔗种芽完好性分类方法，其特征在于，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。

4.根据权利要求1所述的甘蔗种芽完好性分类方法，其特征在于，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[Aj,Bj]和[aj,bj](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；

(3)将特征分布情况简化为均匀分布，并计算完好和破损种芽区域图像五个分类特征的均匀分布区间宽度；

(4)计算完好和破损种芽区域图像五个分类特征的分布区间宽度，得到完好和破损两类种芽图像五个分类特征的均匀分布区间占整个特征区间的百分比，并计算相应百分比的差值；

(5)选取均匀分布比例高，两类种芽相应的比例相差小的分类特征为最终的分类特征，并将其简化为均匀分布；

(6)最终确定的分类特征的类条件概率密度函数为：完好种芽：

破损种芽：

其中，(Bj-Aj)和(bj-aj)分别表示完好和破损种芽区域图像相应特征的分布区间宽度。

5.根据权利要求1所述的甘蔗种芽完好性分类方法，其特征在于，所述贝叶斯决策理论为：若

则样本x属于ωi类，即将x归属为后验概率最大的类别；

由贝叶斯公式和全概率公式有：

则分类规则可写成：

进一步简化为：

其中：

完好种芽： 破损种芽：