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安徽省金標準檢測研究院有限公司

合肥農殘檢測要多少錢(qián)-安徽金標準(在線(xiàn)咨詢(xún))

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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。







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。

基于編碼結構的圖像分割網(wǎng)絡(luò )雖然能在復雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區域，不過(guò)其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實(shí)尺寸測量提供依據，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據。除此之外，MaskRCNN將目標檢測和語(yǔ)義分割結合，對農產(chǎn)品尺寸測量及分類(lèi)提供了指導性算法，也是目前研究?jì)?yōu)化的主要方向。



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