Threshold

Threshold[data]
0に近い値を0で置換して data を閾値化する.

Threshold[data, tspec]
閾値指定 tspecdata を閾値化する.

Threshold[image, ...]
画像を閾値化する.

Threshold[sound, ...]
サウンドオブジェクトを閾値化する.

詳細詳細

  • Thresholdは,2Dおよび3Dの画像,また任意階数のデータ配列に使うことができる.
  • Threshold[data]Threshold[data, {"Hard", 10-10}]に等しい.
  • 閾値指定 tspecの形式で行う.
  • tfun の可能な名前と位置:
  • {"Hard",}0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta; x TemplateBox[{x}, Abs]>delta
    {"Soft",} 0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta; sgn(x) (TemplateBox[{x}, Abs]-delta) TemplateBox[{x}, Abs]>delta;
    {"Firm",,r,p} 0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta-delta p r; (sgn(x) (delta+delta r-delta p  r) (TemplateBox[{x}, Abs]-delta+delta p r))/(delta r) delta-delta p r<TemplateBox[{x}, Abs]<=delta+delta (-p) r+delta r; x TemplateBox[{x}, Abs]>delta+delta (-p) r+delta r;
    {"PiecewiseGarrote",}0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta; x-(delta^2)/x TemplateBox[{x}, Abs]>delta
    {"SmoothGarrote",,n}
    {"Hyperbola",delta} 0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta; sgn(x) sqrt(x^2-delta^2) TemplateBox[{x}, Abs]>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)例 (3)

0に非常に近い要素を0にする:

In[1]:=
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Out[1]=
In[2]:=
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Out[2]=

画像のクラスタリング閾値化を行う:

In[1]:=
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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]=
バージョン 8.0 の新機能 | バージョン 9 での修正機能
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