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，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，红茶检测，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。

但对于有些农产品，如红苹果，红枣等缺陷识别时，病变区域R色值区间会明显异于正常区域，此时采用BGR中的R值作为阙值区别缺陷区域就是合适的。边缘检测算法是一种经典图像分割算法，主要是利用连通区域边缘对比度的阶跃变化，通过其梯度变化找出边缘，从而达到分割图像的目的，相较于阙值法对环境光变化的容忍性更好。

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。

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