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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司

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但對于有些農(nóng)產(chǎn)品,如紅蘋果,紅棗等缺陷識別時,病變區(qū)域R色值區(qū)間會明顯異于正常區(qū)域,此時采用BGR中的R值作為闕值區(qū)別缺陷區(qū)域就是合適的。邊緣檢測算法是一種經(jīng)典圖像分割算法,主要是利用連通區(qū)域邊緣對比度的階躍變化,通過其梯度變化找出邊緣,從而達到分割圖像的目的,相較于闕值法對環(huán)境光變化的容忍性更好。







圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測分級分類的基礎(chǔ)任務(wù),傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結(jié)構(gòu)簡單,,但對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)方法受到環(huán)境影響較少,但需大量樣本支持,如何正確的獲取樣本,以及提高算法的整體效率是當(dāng)前需要解決的主要問題。在實際使用中,深度學(xué)習(xí)由于性能問題尚無法完全取代傳統(tǒng)算法,使用者可以根據(jù)具體的需求選擇合適的算法。




大類間方差法根據(jù)圖像的灰度特性尋找闕值,使分割出的圖像區(qū)域之間的差別大,用于判斷分割圖像區(qū)域之間的差別是其各區(qū)域間的內(nèi)部方差。大類間方差法極易受到噪音的影響,如陰影,但在單純背景條件下,適用于初步的獲取目標(biāo)物的位置。大熵闕值法與大類間方差原理類似,將圖像通過信息熵分為不同區(qū)域。信息熵在混亂無序的系統(tǒng)中較大,在確定有序的系統(tǒng)中較小,根據(jù)信息熵的特性,可將圖像分割為不同的區(qū)域。

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