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大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值,使分割出的图像区域之间的差别大,用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。大类间方差法极易受到噪音的影响,如阴影,但在单纯背景条件下,适用于初步的获取目标物的位置。大熵阙值法与大类间方差原理类似,将图像通过信息熵分为不同区域。信息熵在混乱无序的系统中较大,在确定有序的系统中较小,根据信息熵的特性,可将图像分割为不同的区域。







传统提取算法,阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法,通过阙值的设置,将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域,从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息,从而缺少鲁棒性。在这类算法中,如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键,手动选取阙值无法具备通用性,易受环境变化的影响,主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。

但对于有些农产品,如红苹果,红枣等缺陷识别时,病变区域R色值区间会明显异于正常区域,此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法,主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化,通过其梯度变化找出边缘,从而达到分割图像的目的,相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。

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