金標準|經驗豐富(多圖)-蔬菜質量檢測
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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的效率，因而，一個快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類任務面臨的首要問題。在農業(yè)產品分級分類任務中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說，由于受到生產設備成像質量，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。本文通過對比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優(yōu)缺點，以及各自合適的應用場景。
大類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(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，根據信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區(qū)域。
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的效率，因而，一個快速準確圖像分割算法是目標識別，分級分類任務面臨的首要問題。在農業(yè)產品分級分類任務中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農產品準確的提取出來，為進一步的尺寸測量，分類任務做好準備。對于農產品圖像分割算法來說，由于受到生產設備成像質量，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。本文通過對比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優(yōu)缺點，以及各自合適的應用場景。
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