在黄瓜叶部角斑病提取任务中，蚌埠农残检测，使用类间方差法初分割，农残检测机构，继而使用熵发二次分割提取病虫害区域。另外，彩片中，使用色彩信息分割图像也是常用的手段，常见的色彩信息表示方式有bgr和hsv，通过设置色值区间可提取农作物病变区域。其中，hsv（或者hsi）更为---，其更的表示同一视觉感受颜色在不同光照条件下的区间。
基于---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---性的意义。全卷积网络fcn是---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，果蔬汁农残检测，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，农---残留检测，分类任务做好准备。对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。
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