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阜陽(yáng)肉類(lèi)檢測-肉制品檢測-金標準|資質(zhì)齊全

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大類(lèi)間方差法根據圖像的灰度特性尋找闕值，使分割出的圖像區域之間的差別大，用于判斷分割圖像區域之間的差別是其各區域間的內部方差。大類(lèi)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物的位置。大熵闕值法與大類(lèi)間方差原理類(lèi)似，將圖像通過(guò)信息熵分為不同區域。信息熵在混亂無(wú)序的系統中較大，在確定有序的系統中較小，根據信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區域。







Canny算子相較于Sobel算子更加復雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會(huì )虛化，抗噪性更好，但無(wú)法體現邊緣的強弱。Canny算法適用于描述農產(chǎn)品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻[4]采用了一種改進(jìn)的Canny算子用于蘋(píng)果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來(lái)提取更加細致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。

但對于有些農產(chǎn)品，如紅蘋(píng)果，紅棗等缺陷識別時(shí)，病變區域R色值區間會(huì )明顯異于正常區域，此時(shí)采用BGR中的R值作為闕值區別缺陷區域就是合適的。邊緣檢測算法是一種經(jīng)典圖像分割算法，主要是利用連通區域邊緣對比度的階躍變化，通過(guò)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。

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