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大類(lèi)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(lèi)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(lèi)間方差原理類(lèi)似，將圖像通過(guò)信息熵分為不同區域。信息熵在混亂無(wú)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。







傳統提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過(guò)闕值的設置，將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域，從而分割圖像。此類(lèi)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(lèi)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(wú)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(lèi)間方差法和熵闕值分割法。

但對于有些農產(chǎn)品，如紅蘋(píng)果，紅棗等缺陷識別時(shí)，病變區域R色值區間會(huì )明顯異于正常區域，此時(shí)采用BGR中的R值作為闕值區別缺陷區域就是合適的。邊緣檢測算法是一種經(jīng)典圖像分割算法，主要是利用連通區域邊緣對比度的階躍變化，通過(guò)其梯度變化找出邊緣，從而達到分割圖像的目的，相較于闕值法對環(huán)境光變化的容忍性更好。

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