在黄瓜叶部角斑病提取任务中，使用类间方差法初分割，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）更为可靠，其更的表示同一视觉感受颜色在不同光照条件下的区间。
据统计，每年有超过1200吨的粮食受到重金属污染，直接经济损失超过200亿元；全世界每年有300万农药者，我国每年因农药污染食品而造成的人数月20万；我国每年生产约12万吨，其中有9。7吨用于畜牧业养殖；我国滥用食品添加剂的问题占食品问题的24。8%；在食物的事件中，微生物性的人数占总人数的53。7%。重金属通常指的是密度高于4。5g/m3的金属，一般常见的重金属有、铅、镉等，这些重金属的生物毒性非常大，对环境的污染非常严重。
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，水果检测机构，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，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质量，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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