图像分割算法是用于农产品光电检测分级分类的基础任务，传统算法的优势在于结构简单，但对复杂环境的适应性较弱。深度学习方法受到环境影响较少，但需大量样本支持，如何正确的获取样本，以及提高算法的整体效率是当前需要解决的主要问题。在实际使用中，深度学习由于性能问题尚无法完全取代传统算法，使用者可以根据具体的需求选择合适的算法。
传统提取算法，阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，水果农残检测，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有类间方差法和熵阙值分割法。
Canny算子相较于Sobel算子更加复杂，能获取更加的边缘且获取到的边缘不会虚化，抗噪性更好，但无法体现边缘的强弱。Canny算法适用于描述农产品的褶皱程度，如红枣中皮皮枣的筛选。文献[4]采用了一种改进的Canny算子用于苹果轮廓的提取。相较于阙值法，边缘检测方法不于提取粗略的轮廓信息，还可以用来提取更加细致的特征，常用于二次分割或配合阙值法使用。
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