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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。







各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現(xiàn),為建立高靈敏度的試紙檢測方法提供了更大的發(fā)展空間。如薛文靜等以0.1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑,定量分析用慢速中性濾紙為載體,制備鎘快速檢測試紙,標準系列色階為0~5.0mg·L-1。該試紙性質穩(wěn)定,在避光干燥條件下可保存5個月,在pH 5~8范圍內pH對顯色結果影響不大。

基于編碼結構的圖像分割網絡雖然能在復雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區(qū)域,不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙,不足為真實尺寸測量提供依據(jù),直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割,為尺寸測量提供了依據(jù)。除此之外,MaskRCNN將目標檢測和語義分割結合,對農產品尺寸測量及分類提供了指導性算法,也是目前研究優(yōu)化的主要方向。

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