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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 tspec で data 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
- 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]はThreshold[data, {"Hard", 10-10}]に等しい．
- 閾値指定 tspec は
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](Files/Threshold.ja/2.png "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;](Files/Threshold.ja/3.png " 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;](Files/Threshold.ja/4.png " 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](Files/Threshold.ja/5.png "0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta; x-(delta^2)/x TemplateBox[{x}, Abs]>delta")
{"SmoothGarrote", ,n}
{"Hyperbola", 
}![ 0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta; sgn(x) sqrt(x^2-delta^2) TemplateBox[{x}, Abs]>delta;](Files/Threshold.ja/8.png " 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
バージョン 8.0 の新機能 | バージョン 9 での修正機能
