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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(chǎn)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(nóng)業(yè)產(chǎn)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(nóng)產(chǎn)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(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說,茶葉檢測機構(gòu),由于受到生產(chǎn)設(shè)備成像,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。
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的灰度信息,從而缺少魯棒性。在這類算法中,如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵,手動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。
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