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基于深度学习的图像分割方法,主要研究领域是在于语义分割,即根据图片内容,将图像分为多个有含义的部分,对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱,以分类模型AlexNet为基础,将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样,从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
但对于有些农产品,如红苹果,红枣等缺陷识别时,农产品检测实验室,病变区域R色值区间会明显异于正常区域,此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法,主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化,通过其梯度变化找出边缘,从而达到分割图像的目的,相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。
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