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Threshold[data]
通过替换接近零的值为零对 data 求阈值.
Threshold[data, tspec]
使用阈值规格 tspec 对 data 求阈值.
Threshold[image, ...]
对一个图像求阈值.
Threshold[sound, ...]
对一个声音对象求阈值.
更多信息
- Threshold 可用于三维图像以及二维图像，也可用于任意阶数的数据数组.
- Threshold[data] 等同于 Threshold[data, {"Hard", 10-10}].
- 阈值规格 tspec 可以为格式
. - 可能的 tfun 名称和选项包括：
-
{"Hard", 
}![0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta; x TemplateBox[{x}, Abs]>delta](Files/Threshold.zh/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.zh/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.zh/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.zh/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.zh/8.png " 0 TemplateBox[{x}, Abs]<=delta; sgn(x) sqrt(x^2-delta^2) TemplateBox[{x}, Abs]>delta;")
{"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
版本 8.0 的新功能 | 版本 9 修改功能
