民以食為天，食以安為先。當前，我國的農產品市場越來越繁榮，不僅僅是農產品的種類越來越多，同時其品質要求也越來越高，在這樣的情況下，對農產品的質量安全檢驗檢測就顯得格外的重要。一方面，通過農產品質量安全檢驗檢測，能夠為農產品的市場管理提供參考、依據，更好的規范、約束農產品市場，構建和諧的農產品市場秩序，推動農產品市場進一步的繁榮、發展。
傳統提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過闕值的設置，將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域，從而分割圖像。此類算法的缺陷在于只考慮了目標的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類算法中，如何獲取一個合理的闕值是算法成功的關鍵，手動選取闕值無法具備通用性，易受環境變化的影響，主流的選取闕值的方法有類間方差法和熵闕值分割法。
大類間方差法根據圖像的灰度特性尋找闕值，使分割出的圖像區域之間的差別大，用于判斷分割圖像區域之間的差別是其各區域間的內部方差。大類間方差法極易受到噪音的影響，如陰影，但在單純背景條件下，適用于初步的獲取目標物的位置。大熵闕值法與大類間方差原理類似，將圖像通過信息熵分為不同區域。信息熵在混亂無序的系統中較大，在確定有序的系統中較小，根據信息熵的特性，可將圖像分割為不同的區域。
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