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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)研究院有限公司

合肥農(nóng)殘檢測(cè)要多少錢-安徽金標(biāo)準(zhǔn)(在線咨詢)

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  • 主營產(chǎn)品:食品檢測(cè),衛(wèi)生檢測(cè),水質(zhì)檢測(cè),農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)
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傳統(tǒng)提取算法,闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法,通過闕值的設(shè)置,將處于闕值區(qū)間內(nèi)的像素區(qū)域歸納為同一區(qū)域,從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標(biāo)的灰度信息,從而缺少魯棒性。在這類算法中,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間方差法和熵闕值分割法。







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

基于編碼結(jié)構(gòu)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)雖然能在復(fù)雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區(qū)域,不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙,不足為真實(shí)尺寸測(cè)量提供依據(jù),直到MaskRCNN才做到了像素級(jí)圖像分割,為尺寸測(cè)量提供了依據(jù)。除此之外,MaskRCNN將目標(biāo)檢測(cè)和語義分割結(jié)合,對(duì)農(nóng)產(chǎn)品尺寸測(cè)量及分類提供了指導(dǎo)性算法,也是目前研究優(yōu)化的主要方向。



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