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大類間方差法根據(jù)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(nèi)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(biāo)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(jù)信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區(qū)域。

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(biāo)的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個(gè)合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動(dòng)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。

但對(duì)于有些農(nóng)產(chǎn)品，如紅蘋果，紅棗等缺陷識(shí)別時(shí)，病變區(qū)域R色值區(qū)間會(huì)明顯異于正常區(qū)域，此時(shí)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(cè)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(duì)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(duì)環(huán)境光變化的容忍性更好。