在黃瓜葉部角斑病提取任務(wù)中，使用類間方差法初分割，繼而使用熵發(fā)二次分割提取病蟲(chóng)害區(qū)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(jiàn)的色彩信息表示方式有BGR和HSV，通過(guò)設(shè)置色值區(qū)間可提取農(nóng)作物病變區(qū)域。其中，HSV（或者HSI）更為可靠，其更的表示同一視覺(jué)感受顏色在不同光照條件下的區(qū)間。
Canny算子相較于Sobel算子更加復(fù)雜，能獲取更加的邊緣且獲取到的邊緣不會(huì)虛化，抗噪性更好，但無(wú)法體現(xiàn)邊緣的強(qiáng)弱。Canny算法適用于描述農(nóng)產(chǎn)品的褶皺程度，如紅棗中皮皮棗的篩選。文獻(xiàn)[4]采用了一種改進(jìn)的Canny算子用于蘋(píng)果輪廓的提取。相較于闕值法，邊緣檢測(cè)方法不于提取粗略的輪廓信息，還可以用來(lái)提取更加細(xì)致的特征，常用于二次分割或配合闕值法使用。
基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語(yǔ)義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個(gè)有含義的部分，對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。
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