基于編碼結構的圖像分割網絡雖然能在復雜背景及環境中基于特征分割出圖像區域，不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實尺寸測量提供依據，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據。除此之外，MaskRCNN將目標檢測和語義分割結合，對農產品尺寸測量及分類提供了指導性算法，也是目前研究優化的主要方向。
在黃瓜葉部角斑病提取任務中，使用類間方差法初分割，繼而使用熵發二次分割提取病蟲害區域。另外，彩片中，使用色彩信息分割圖像也是常用的手段，常見的色彩信息表示方式有BGR和HSV，通過設置色值區間可提取農作物病變區域。其中，HSV（或者HSI）更為可靠，其更的表示同一視覺感受顏色在不同光照條件下的區間。
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