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传统提取算法,阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法,通过阙值的设置,将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域,从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息,从而缺少鲁棒性。在这类算法中,如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键,手动选取阙值无法具备通用性,易受环境变化的影响,主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。







对于以矩阵形式存储的图像来说,采用模板矩阵(算子)对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少,抗噪性较好且能保留边缘的强弱,由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征,例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来,通过纹路分布密度,进行槟榔的分级任务。

人们长期食用从土壤中吸收重金属而长成的食物,重金属在人体内累计,引发了许多食品安全问题,从2004年浙江长兴500名儿童铅时间到2013年广州镉大米时间再到2020年云南99。8吨大米镉超标被销毁,对人民食品安全的保障需求越来越迫切。食品安全关乎社会稳定,我国已采取多种措施治理土壤的重金属污染,同时相关的研究也在展开,目前粮食中重金属的检测方法主要有仪器分析法、化学显色法和电化学法等等。

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