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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。







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。

如梁书怀等用微波消解ICP-S法同时测定了大米中的6种重金属元素(Pb、Cd、As、Tl、Cr、V),选取115In、209Bi、45Sc作内标元素,有效地克服了基体效应和仪器波动影响,经与国家一级植物标准物质验证,结果准确、可靠。化学显色法在重金属检测中的应用较为广泛,主要通过重金属离子与显色剂发生显色反应进行检测,与试纸、检测管、试剂盒等结合后,进行快速检测。

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