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FindThreshold[image]

image の強度値を2つの区間に分ける大域的閾値を求める．

詳細とオプション
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FindThreshold

FindThreshold[image]

image の強度値を2つの区間に分ける大域的閾値を求める．

詳細とオプション

  • 閾値化は，二値クラスタリングあるいは分割を行う最も一般的な技術である．
  • FindThresholdは，2Dおよび3Dの画像と任意階数のデータ配列に使うことができる．これは，多チャンネル画像とカラー画像をグレースケールの画像に変換してから大域的閾値を求める．
  • FindThreshold[image,Method->method]は閾値を決めるために使用するメソッドを指定する．
  • Methodオプションの使用可能な設定値
  • {"BlackFraction",b}すべての画素を b の割合で黒にする
    "Cluster"クタスタ分散最大化法（大津アルゴリズム）
    "Entropy"ヒストグラムエントロピーの最小化（Kapurのアルゴリズム）
    "Mean"レベル平均を閾値として使う
    "Median"画素レベルの中央値を閾値として使う
    "MinimumError"Kittler–Illingworth最小誤差閾値法
  • デフォルト設定はMethod->"Cluster"である．

例題

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例  (1)

画素強度の閾値を求める：

Wolfram Language code: i = [image]; FindThreshold[i]

閾値を使って画像の二値化を行う：

Wolfram Language code: Binarize[i, %]

スコープ  (3)

データ配列のクラスタ閾値を求める：

Wolfram Language code: FindThreshold[{1, 2, 3, 10, 11}]

カラー画像の分割のための閾値を求める：

Wolfram Language code: i = [image]; Binarize[i, FindThreshold[i]]

3D立体の閾値を求める：

Wolfram Language code: FindThreshold[[image]]

オプション  (5)

Method  (5)

デフォルトで，2つのクラスタ間の分散を最大にする"Cluster"法が使われる：

Wolfram Language code: r = RandomReal[MixtureDistribution[{3 / 5, 2 / 5}, {NormalDistribution[1, 1 / 2], NormalDistribution[2, 1 / 6]}], 10 ^ 6]; t = FindThreshold[r]

ヒストグラムと計算された閾値を表示する：

Wolfram Language code: Histogram[r, 50, Epilog -> {Blue, InfiniteLine[{t, 0}, {0, 1}]}]

"MinimumError"法を用いて2つのガウス分布から導かれたデータを分類する：

Wolfram Language code: r = RandomReal[MixtureDistribution[{3 / 5, 2 / 5}, {NormalDistribution[1, 1 / 2], NormalDistribution[2, 1 / 6]}], 10 ^ 6]; t = FindThreshold[r, Method -> "MinimumError"]

ヒストグラムと計算された閾値を表示する：

Wolfram Language code: Histogram[r, 50, Epilog -> {Blue, InfiniteLine[{t, 0}, {0, 1}]}]

"BlackFraction"法を用いてデータのどのくらいが閾値以下であるべきかを指定する：

Wolfram Language code: r = RandomReal[NormalDistribution[1, 1 / 2], 10 ^ 6];
Wolfram Language code: Table[ t = FindThreshold[r, Method -> {"BlackFraction", f}];Histogram[r, 50, Epilog -> {Blue, InfiniteLine[{t, 0}, {0, 1}]}], {f, {.2, .5, .8}}]

さまざまなメソッドによって返された閾値を比較する：

Wolfram Language code: r = RandomReal[MixtureDistribution[{3 / 5, 2 / 5}, {NormalDistribution[1, 1 / 2], NormalDistribution[2, 1 / 6]}], 10 ^ 6];
Wolfram Language code: Table[ t = FindThreshold[r, Method -> method];Histogram[r, 50, Epilog -> {Blue, InfiniteLine[{t, 0}, {0, 1}]}, PlotLabel -> method, Axes -> {True, False}], {method, {"Cluster", {"BlackFraction", .5}, "Entropy", "Mean", "Median", "MinimumError"}}]

カラー画像の閾値を計算して各メソッドについての値を比較する：

Wolfram Language code: methods = {{"BlackFraction", 0.6}, "Cluster", "Entropy", "Mean", "Median", "MinimumError"};
Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: With[{t = FindThreshold[i, Method -> #]}, {#, t, Binarize[i, t]}]& /@ methods//TextGrid[#, Frame -> All]&

アプリケーション  (1)

テキスト画像中の文字の垂直寸法のカットオフを求める：

Wolfram Language code: i = [image]; l = FindThreshold[(Differences /@ ComponentMeasurements[i, "BoundingBox"][[All, 2]])[[All, 1, 2]]]

カットオフより長い成分を選択する：

Wolfram Language code: SelectComponents[i, Differences[#BoundingBox][[1, 2]] > l&]

選択された成分をもとの画像上でハイライトする：

Wolfram Language code: HighlightImage[i, %]
Wolfram Research (2010), FindThreshold, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/FindThreshold.html （2012年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2010), FindThreshold, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/FindThreshold.html （2012年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2010. "FindThreshold." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2012. https://reference.wolfram.com/language/ref/FindThreshold.html.

APA

Wolfram Language. (2010). FindThreshold. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/FindThreshold.html

BibTeX

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BibLaTeX

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