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。民以食为天，食以安为先。当前，我国的农产品市场越来越繁荣，不仅仅是农产品的种类越来越多，同时其品质要求也越来越高，在这样的情况下，对农产品的质量安全检验检测就显得格外的重要。一方面，通过农产品质量安全检验检测，能够为农产品的市场管理提供参考、依据，更好的规范、约束农产品市场，构建和谐的农产品市场秩序，推动农产品市场进一步的繁荣、发展。大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值，水果检测机构，使分割出的图像区域之间的差别大，用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。大类间方差法极易受到噪音的影响，如阴影，但在单纯背景条件下，适用于初步的获取目标物的位置。大熵阙值法与大类间方差原理类似，将图像通过信息熵分为不同区域。信息熵在混乱无序的系统中较大，在确定有序的系统中较小，根据信息熵的特性，可将图像分割为不同的区域。水果检测机构-金标准|科学公正(图)由安徽省金标准检测研究院有限公司提供。安徽省金标准检测研究院有限公司是安徽合肥,咨询、调研的见证者，多年来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，满足客户需求。在安徽金标准领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创安徽金标准更加美好的未来。)