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Mathematica
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数据处理
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图像处理和分析
>
分割分析
>
Threshold
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MATHEMATICA 内置符号
FindThreshold
WaveletThreshold
Chop
Round
Clip
N
Floor
参见 »
|
基本的图像处理
分割分析
更多关于 »
Threshold
Threshold
[
data
]
通过替换接近零的值为零对
data
求阈值.
Threshold
使用阈值规格
tspec
对
data
求阈值.
Threshold
对一个图像求阈值.
Threshold
对一个声音对象求阈值.
更多信息
Threshold
[
data
]
等同于
Threshold
.
data
可以是任意深度的长方形数组.
阈值规格
tspec
可以为格式
.
可能的
tfun
名称和选项包括:
{"Hard",
}
{"Soft",
}
{"Firm",
,
r
,
p
}
{"PiecewiseGarrote",
}
{"SmoothGarrote",
,
n
}
{"Hyperbola",
}
{"LargestValues",
k
}
保留最大的
k
个数据点
在所有情况下
被假设为一个正数或用一个阈值函数
tfunc
来计算
. 每个
应返回一个正数.
的参数条件是
是正实数,
是0到1之间的正实数.
的参数条件是使
为正实数.
阈值
可以使用以下方法自动计算:
{"BlackFraction",
b
}
使所有像素的分数
b
为黑色
"Cluster"
聚类方差最大化(大津-Otsu 算法)
"Entropy"
直方图熵最小化(Kapur 方法)
"Mean"
使用均值作为阈值
"Median"
使用中位数像素级作为阈值
"MinimumError"
Kittler-Illingworth 最小误差阈值方法
范例
关闭所有单元
例
(3)
非常接近零的元素舍为零:
对一个图像执行聚类阈值:
使用一个
阈值函数:
保持
个最大的
data
值:
非常接近零的元素舍为零:
In[1]:=
Out[1]=
In[2]:=
Out[2]=
对一个图像执行聚类阈值:
In[1]:=
Out[1]=
使用一个
阈值函数:
In[2]:=
Out[2]=
保持
个最大的
data
值:
In[1]:=
Out[1]=
属性和关系
(5)
阈值类似于
Chop
:
绝对值小于阈值
的数据值设为0:
阈值执行压缩操作:
低于某个阈值
的数据值设为0;高于
的被
压缩:
阈值是
和
阈值间的一个折中:
阈值具有比
阈值更小的均匀方差:
当极限
,
阈值执行
阈值:
当极限
,
阈值执行
阈值:
阈值:
这类似于具有单个参数
优势的
阈值:
阈值:
当极限
,
变成
阈值:
参见
FindThreshold
WaveletThreshold
Chop
Round
Clip
N
Floor
更多关于
基本的图像处理
分割分析
版本 8.0 的新功能