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安徽省金標準檢測研究院有限公司

鎮江茶葉成分檢測-安徽金標準(在線(xiàn)咨詢(xún))

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圖像分割的準確性直接作用于目標物測量的準確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個(gè)快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類(lèi)任務(wù)面臨的首要問(wèn)題。在農業(yè)產(chǎn)品分級分類(lèi)任務(wù)中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農產(chǎn)品準確的提取出來(lái)，為進(jìn)一步的尺寸測量，分類(lèi)任務(wù)做好準備。對于農產(chǎn)品圖像分割算法來(lái)說(shuō)，由于受到生產(chǎn)設備成像質(zhì)量，灰塵污漬，光照條件，陰影等外部因素影響，造成分割的不準確。本文通過(guò)對比不同圖像分割算法，闡述各類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，以及各自合適的應用場(chǎng)景。







傳統提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過(guò)闕值的設置，將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域，從而分割圖像。此類(lèi)算法的缺陷在于只考慮了目標的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類(lèi)算法中，如何獲取一個(gè)合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動(dòng)選取闕值無(wú)法具備通用性，易受環(huán)境變化的影響，主流的選取闕值的方法有類(lèi)間方差法和熵闕值分割法。

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。

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