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MATHEMATICA 組込みシンボル関連項目 »|その他 »

Threshold

Threshold[data]
0に近い値を0で置換して data を閾値化する．
Threshold
閾値指定 tspec で data を閾値化する．
Threshold
画像を閾値化する．
Threshold
サウンドオブジェクトを閾値化する．
詳細
  • data は任意の深さの矩形配列でよい．
  • 閾値指定 tspec はの形式で行う．
  • tfun の可能な名前と位置：
{"Hard",}
{"Soft",}
{"Firm",,r,p}
{"PiecewiseGarrote",}
{"SmoothGarrote",,n}
{"Hyperbola",delta}
{"LargestValues",k}最大の k データ点を保持する
  • すべての場合で は正の数あるいは を計算するための閾値化関数 tfunc であると考えられる各 は正の数を返す．
  • のパラメータ条件は が正の実数で が0から1までの正の実数というものである．
  • のパラメータ条件は が正の実数というものである．
  • 閾値 は次のメソッドを使って自動的に計算される．
{"BlackFraction",b}すべての画素を b の割合で黒くする
"Cluster"クラスタ分散の最大化（大津アルゴリズム）
"Entropy"ヒストグラムエントロピーの最大化（Kapurメソッド）
"Mean"平均レベルを閾値として使う
"Median"中央値の画素レベルを閾値として使う
"MinimumError"Kittler-Illingworthの最小誤差閾値化法
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例   (3)
0に非常に近い要素を0にする：
画像のクラスタリング閾値化を行う：
閾値化関数を使う：
大きい方からつの data 値を保持する：
0に非常に近い要素を0にする：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
画像のクラスタリング閾値化を行う：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
閾値化関数を使う：
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
大きい方からつの data 値を保持する：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
特性と関係   (5)
閾値化はChopに似ている：
絶対値が閾値 より小さいデータ値は0に設定される：
閾値化は縮小操作を行う：
一定の閾値 より小さい値は0に設定される． より大きい値は で「縮小」される：
閾値化は閾値化と閾値化を折衷したものである：
閾値化は閾値化より分散が一様に小さい：
極限 では，閾値化は閾値化を行う：
極限 では，閾値化は閾値化を行う：
閾値化：
これは閾値化に似ており，パラメータが1つ()である利点がある：
閾値化：
極限では，は閾値化になる：
バージョン 8.0 の新機能
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