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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。
實驗室 通過CMA、CNAS、CATL認證，積累農(nóng)藥殘留檢測參數(shù)共400余項，覆蓋有機氯、有機磷、有機氮、有機硫、氨 基甲酸酯、擬除蟲菊酯、酰胺類化合物、脲類化合物、醚類化合物、酚類化合物、苯氧羧酸類、脒類、類、 雜環(huán)類、苯甲酸類、有機金屬化合物類等類別；積累獸藥殘留檢測參數(shù)共200余項，覆蓋青類、菌 素類、氨基糖甙類、大環(huán)內(nèi)酯類、四環(huán)素類、氯類、林可類、類、硝基類、喹諾酮類等。
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(wù)面臨的首要問題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級分類任務(wù)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(wù)做好準備。對于農(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說，由于受到生產(chǎn)設(shè)備成像質(zhì)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(yīng)用場景。
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