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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司

金標(biāo)準(zhǔn)|快捷有效(多圖)-農(nóng)殘檢測

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但對于有些農(nóng)產(chǎn)品,如紅蘋果,紅棗等缺陷識別時,病變區(qū)域R色值區(qū)間會明顯異于正常區(qū)域,此時采用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)域邊緣對比度的階躍變化,通過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(jù),直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割,為尺寸測量提供了依據(jù)。除此之外,MaskRCNN將目標(biāo)檢測和語義分割結(jié)合,對農(nóng)產(chǎn)品尺寸測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。



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,常見的色彩信息表示方式有BGR和HSV,通過設(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感受顏色在不同光照條件下的區(qū)間。

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