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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)研究院有限公司

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但對(duì)于有些農(nóng)產(chǎn)品，如紅蘋(píng)果，紅棗等缺陷識(shí)別時(shí)，病變區(qū)域R色值區(qū)間會(huì)明顯異于正常區(qū)域，此時(shí)采用BGR中的R值作為闕值區(qū)別缺陷區(qū)域就是合適的。邊緣檢測(cè)算法是一種經(jīng)典圖像分割算法，主要是利用連通區(qū)域邊緣對(duì)比度的階躍變化，通過(guò)其梯度變化找出邊緣，從而達(dá)到分割圖像的目的，相較于闕值法對(duì)環(huán)境光變化的容忍性更好。

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(guò)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(yǔ)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?jī)?yōu)化的主要方向。

在黃瓜葉部角斑病提取任務(wù)中，使用類間方差法初分割，繼而使用熵發(fā)二次分割提取病蟲(chóng)害區(qū)域。另外，彩片中，使用色彩信息分割圖像也是常用的手段，常見(jiàn)的色彩信息表示方式有BGR和HSV，通過(guò)設(shè)置色值區(qū)間可提取農(nóng)作物病變區(qū)域。其中，HSV（或者HSI）更為可靠，其更的表示同一視覺(jué)感受顏色在不同光照條件下的區(qū)間。