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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域。信息熵在混亂無序的系統中較大,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。







圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務,傳統算法的優勢在于結構簡單,,但對復雜環境的適應性較弱。深度學習方法受到環境影響較少,但需大量樣本支持,如何正確的獲取樣本,以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中,深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統算法,使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。




在黃瓜葉部角斑病提取任務中,使用類間方差法初分割,繼而使用熵發二次分割提取病蟲害區域。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,通過設置色值區間可提取農作物病變區域。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間。

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