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傳統(tǒng)提取算法,闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法,通過闕值的設(shè)置,將處于闕值區(qū)間內(nèi)的像素區(qū)域歸納為同一區(qū)域,從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標(biāo)的灰度信息,從而缺少魯棒性。在這類算法中,如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵,手動選取闕值無法具備通用性,易受環(huán)境變化的影響,主流的選取闕值的方法有類間方差法和熵闕值分割法。
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虛化,抗噪性更好,但無法體現(xiàn)邊緣的強弱。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[4]采用了一種改進的Canny算子用于蘋果輪廓的提取。相較于闕值法,邊緣檢測方法不于提取粗略的輪廓信息,還可以用來提取更加細致的特征,常用于二次分割或配合闕值法使用。