




对于以矩阵形式存储的图像来说,采用模板矩阵(算子)对源图像进行卷积运算是其提取梯度特征的通用方法。Sobel算子计算量较少,水果新鲜度检测,抗噪性较好且能保留边缘的强弱,由一个用于提取水平方向特征和一个用于提取垂直方向的特征的算子组成。Sobel算子十分适合用于提取农产品方向性的特征,例如槟榔的纹路就能很好的被垂直方向的Sobel算子提取出来,通过纹路分布密度,进行槟榔的分级任务。

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。

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