大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值,使分割出的图像区域之间的差别大,用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。大类间方差法极易受到噪音的影响,如阴影,但在单纯背景条件下,适用于初步的获取目标物的位置。大熵阙值法与大类间方差原理类似,将图像通过信息熵分为不同区域。信息熵在混乱无序的系统中较大,在确定有序的系统中较小,根据信息熵的特性,可将图像分割为不同的区域。
Canny算子相较于Sobel算子更加复杂,能获取更加的边缘且获取到的边缘不会虚化,抗噪性更好,但无法体现边缘的强弱。Canny算法适用于描述农产品的褶皱程度,如红枣中皮皮枣的筛选。文献[4]采用了一种改进的Canny算子用于苹果轮廓的提取。相较于阙值法,边缘检测方法不于提取粗略的轮廓信息,还可以用来提取更加细致的特征,常用于二次分割或配合阙值法使用。
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