大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值，使分割出的图像区域之间的差别大，农产品检测一次多少钱，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。

无公害农产品认证分为产地认定和产品认证，产地认定由省级农业行政主管部门组织实施，产品认证由农产品质量安全中心组织实施，获得无公害农产品产地认定证书的产品方可申请产品认证。无公害食品检测范围：种植业（蔬菜、水果、茶叶、粮油等）、畜牧业（畜产品、禽类、蛋类、乳制品等）、渔业（各类水产品）。无公害食品检测项目包括：一般成分分析、农药残留、兽药残留、有毒有害物质、感官指标、微生物、产地环境。

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，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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