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  • 小波变换和小波阈值法去噪

    万次阅读 多人点赞 2017-07-24 18:05:38
    小波变换是一种信号的时间——尺度(时间——频率)分析方法,它具有多分辨分析的特点,而且在时频两域...在以上过程中,小波基和分解层数的选择,阈值的选取规则,和阈值函数的设计,都是影响最终去噪效果的关键因素。

    小波变换和小波阈值法去噪

    1. 小波变换

    小波变换是一种信号的时间——尺度(时间——频率)分析方法,它具有多分辨分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种窗口大小固定不变但其形状可改变,时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征,所以小波变换被誉为分析处理信号的显微镜。

    傅里叶是将信号分解成一系列不同频率的正余弦函数的叠加,同样小波变换是将信号分解为一系列的小波函数的叠加(或者说不同尺度、时间的小波函数拟合),而这些小波函数都是一个母小波经过平移和尺度伸缩得来的,如下图。

    小波变换常见的形式有连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)等。连续小波变换是在尺度基础上连续变换的,做信号的小波分析得到的是幅值,a时间的三维图,对应的a值所截得的曲线即为该尺度的小波图形。而离散小波变换常用的是二进小波变换,对尺度和时间进行离散化处理。

     

    CWT连续小波变换

     

    CWT步骤:

    首先选择一个小波基函数,固定一个尺度因子,将它与信号的初始段进行比较;
    通过CWT的计算公式计算小波系数(反映了当前尺度下的小波与所对应的信号段的相似程度);
    改变平移因子,使小波沿时间轴位移,重复上述两个步骤完成一次分析;
    增加尺度因子,重复上述三个步骤进行第二次分析;
    循环执行上述四个步骤,直到满足分析要求为止。

     

     

     连续小波变换是在尺度基础上连续变换的,做信号的小波分析得到的是幅值,a时间的三维图,对应的a值所截得的曲线即为该尺度的小波图形。而集散小波变换常用的是二进小波变换。

        但是,cwt的结果都相当于DWT中的细节信息(即所谓DWT中的高频信息。虽然越向后频率越低,有时已不能用“高频”来形容了,但这时的高频是相对概念,是相对于同阶逼近信息还是高的),只是其尺度是连续的尺度越大频率越低,一直低下去。

        morlet等小波只能做CWT,有些是因为没法儿构造尺度函数,有些是根本就没有逆变换(只有满足某些条件,CWT才存在逆变换,这与小波基有关),有些是如何离散化也不能构成正交或双正交基,甚至按照二进制的离散化不能构成紧支的框架,所以它们通常不能做DWT,也就没有逆变换、重构一说了。

    DWT离散小波变换
    离散小波变换DWT对尺度参数按幂级数进行离散化处理,对时间进行均匀离散化取值如二进制离散化尺度时间为2,4,6,8...2n(要求采样率满足尼奎斯特采样定理),常用于信号的多分辨分析、信号分解重构。


    多分辨分析也称为多尺度分析,是建立在函数空间概念上的理论。在不同的尺度和时间下,分别构造了尺度函数向量组合小波函数向量组,也即是尺度函数向量空间V与小波函数向量空间W,在一定层次下,信号在尺度空间做卷积所得到的是信号的近似、低频信息,信号在小波空间W做卷积所得到的是信号的细节、高频信息。(注意:尺度与分解层数不是一个概念,尺度与频率成反比的,分解层数是对频率的范围进行一定的划分)。

     

    在多分辨分析中,如正交小波变换可以等效为一组镜像滤波的过程,即信号通过一个分解高通滤波器和分解低通滤波器,自然的高通滤波器输出对应的信号的高频分量部分,称为细节分量,低通滤波器输出对应了信号的相对较低的频率分量部分,称为近似分量。对应的快速算法称为Mallat算法。
     

     

     
    小波分解重构过程(其中CA为低频信息、近似分量,CD为高频、细节分量):
     

    小波阈值去噪

    通常情况下, 我们在从设备上采集到的信号都是具有一定的噪声的,大多数情况下,可认为这种噪声为高斯白噪声。被噪声污染的信号=干净的信号+噪声。
     为什么要使用阈值:由于信号在空间上(或者时间域)是有一定连续性的,因此在小波域,有效信号所产生的小波系数其模值往往较大;而高斯白噪声在空间上(或者时间域)是没有连续性的,因此噪声经过小波变换,在小波阈仍然表现为很强的随机性,通常仍认为是高斯白噪的。 那么就得到这样一个结论:在小波域,有效信号对应的系数很大,而噪声对应的系数很小。 刚刚已经说了,噪声在小波域对应的系数仍满足高斯白噪分布。如果在小波域,噪声的小波系数对应的方差为sigma,那么根据高斯分布的特性,绝大部分(99.99%)噪声系数都位于[-3*sigma,3*sigma]区间内(切比雪夫不等式, 3sigma准则)。因此,只要将区间[-3*sigma,3*sigma]内的系数置零(这就是常用的硬阈值函数的作用),就能最大程度抑制噪声的,同时只是稍微损伤有效信号。将经过阈值处理后的小波系数重构,就可以得到去噪后的信号。 常用的软阈值函数,是为了解决硬阈值函数“一刀切”导致的影响(模小于3*sigma的小波系数全部切除,大于3*sigma全部保留,势必会在小波域产生突变,导致去噪后结果产生局部的抖动,类似于傅立叶变换中频域的阶跃会在时域产生拖尾)。软阈值函数将模小于3*sigma的小波系数全部置零,而将模大于3*sigma的做一个比较特殊的处理,大于3*sigma的小波系数统一减去3*sigma,小于-3*sigma的小波系数统一加3*sigma。经过软阈值函数的作用,小波系数在小波域就比较光滑了,因此用软阈值去噪得到的图象看起来很平滑,类似于冬天通过窗户看外面一样,像有层雾罩在图像上似的。 
    比较硬阈值函数去噪和软阈值函数去噪:硬阈值函数去噪所得到的峰值信噪比(PSNR)较高,但是有局部抖动的现象;软阈值函数去噪所得到的PSNR不如硬阈值函数去噪,但是结果看起来很平滑,原因就是软阈值函数对小波系数进行了较大的 “社会主义改造”,小波系数改变很大。因此各种各样的阈值函数就出现了,其目的我认为就是要使大的系数保留,小的系数被剔出,而且在小波域系数过渡要平滑。
    如何估计小波域噪声方差sigma的估计,这个很简单:把信号做小波变换,在每一个子带利用robust estimator估计就可以(可能高频带和低频带的方差不同)。 robust estimator就是将子带内的小波系数模按大小排列,然后取最中间那个,然后把最中间这个除以0.6745就得到噪声在某个子带内的方差sigma。利用这个sigma,然后选种阈值函数,就可以去去噪了,在matlab有实现api可使用。

    小波阈值去噪过程

     
    在小波分析中经常用到近似和细节,近似表示信号的高尺度,即低频信息;细节表示信号的低尺度,即高频信息。对含有噪声的信号,噪声分量的主要能量集中在小波解的细节分量中。
    在以上过程中,小波基和分解层数的选择,阈值的选取规则,和阈值函数的设计,都是影响最终去噪效果的关键因素。
     
    1、小波基的选择
     
    可参考 http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/42586749 博文,一般选取小波基函数要从支撑长度、消失矩、对称性、正则性以及相似性等进行综合考虑。由于小波基函数在处理信号时各有特点,且没有任何一种小波基函数可以对所有类型信号都取得最优的去噪效果。一般来讲,db小波系和sym小波系在语音去噪中是经常会被用到的两族小波基。
    2、分解层数的选择
    对于一个要采集的信号,根据奈奎斯采样定理,其采样频率>= 2*信号的最大频率。而其他噪声频率如高斯白噪声的信号是幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布的,并且与有效信号进行混合叠加的。
    在小波分解中,分解层数的选择也是非常重要的一步。取得越大,则噪声和信号表现的不同特性越明显,越有利于二者的分离。但另一方面,分解层数越大,重构到的信号失真也会越大,在一定程度上又会影响最终去噪的效果。因此在应用时要格外注意处理好两者之间的矛盾,选择一个合适的分解尺度。
    通常小波分解的频段范围与采样频率有关。若N层分解,则各个频段大小为Fs/2/2^N 。例如:一个原始信号,经历的时间长度为2秒,采样了2000个点,那么做除法,可得出采样频率为1000hz,由采样定理(做除法)得该信号的最大频率为500hz,那么对该信号做3层的DWT,一阶细节的频段为250-500hz,一阶逼近的频段为小于250hz,二阶细节的频段为125-250hz,逼近的频段为小于125hz,三阶细节的频段约为62.5-125hz,逼近的频段为小于62.5hz。对于更多阶的分解也是以此类推的。
    3、阈值的选取
     
    在小波域,有效信号对应的系数很大,而噪声对应的系数很小。噪声在小波域对应的系数仍满足高斯白噪分布。
    阈值选择规则基于模型 y = f(t) + e,e是高斯白噪声N(0,1)。因此可以通过小波系数、或者原始信号来进行评估能够消除噪声在小波域的阈值。
    目前常见的阈值选择方法有:固定阈值估计、极值阈值估计、无偏似然估计以及启发式估计等(N为信号长度)。
     
     
     
    一般来讲,极值阈值估计和无偏似然估计方法比较保守,当噪声在信号的高频段分布较少时,这两种阈值估计方法效果较好可以将微弱的信号提取出来。而固定阈值估计和启发式阈值估计去噪比较彻底,在去噪时显得更为有效,但是也容易把有用的信号误认为噪声去掉。
     
    4、 阈值函数选择
     
    确定了高斯白噪声在小波系数(域)的阈值门限之后,就需要有个阈值函数对这个含有噪声系数的小波系数进行过滤,去除高斯噪声系数,常用的阈值函数有软阈值和硬阈值方法,很多文献论文中也有在阈值函数进行一些大量的改进和优化。
     
    软硬阈值函数优缺点对比:
     
     
     
    硬阈值函数在均方误差意义上优于软阈值法,但是信号会产生附加震荡,产生跳跃点,不具有原始信号的平滑性。
    软阈值估计得到的小波系数整体连续性较好,从而使估计信号不会产生附加震荡,但是优于会压缩信号,会产生一定的偏差,直接影响到重构的信号与真实信号的逼近程度。
     
    5、 matlab中小波工具箱
     
     
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  • 阈值分割法——最佳阈值的选择问题

    万次阅读 多人点赞 2018-07-09 14:56:30
    阈值分割法可以说是图像分割中的经典方法,它利用图像中要提取的目标与背景在灰度上的差异,通过设置阈值来把像素级分成若干类,从而实现目标与背景的分离。 一般流程:通过判断图像中每一个像素点的特征属性是否...

        阈值分割法可以说是图像分割中的经典方法,它利用图像中要提取的目标与背景在灰度上的差异,通过设置阈值来把像素级分成若干类,从而实现目标与背景的分离。

        一般流程:通过判断图像中每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求,来确定图像中的该像素点是属于目标区域还是背景区域,从而将一幅灰度图像转换成二值图像。

    用数学表达式来表示,则可设原始图像f(x,y),T为阈值,分割图像时则满足下式:

                                                                         

        阈值分割法计算简单,而且总能用封闭且连通的边界定义不交叠的区域,对目标与背景有较强对比的图像可以得到较好的分割效果。但是,关键问题来了,如何获得一个最优阈值呢?????

    以下是几种最优阈值的选择方法:

    (1)人工经验选择法:

        也就是我们自己根据需要处理的图像的先验知识,对图像中的目标与背景进行分析。通过对像素的判断,图像的分析,选择出阈值值所在的区间,并通过实验进行对比,最后选择出比较好的阈值。这种方法虽然能用,但是效率较低且不能实现自动的阈值选取。对于样本图片较少时,可以选用。

    (2)利用直方图

        利用直方图进行分析,并根据直方图的波峰和波谷之间的关系,选择出一个较好的阈值。这样方法,准确性较高,但是只对于存在一个目标和一个背景的,且两者对比明显的图像,且直方图是双峰的那种最有价值。

    (3)最大类间方差法(OTSU)

        OTSU是一种使用最大类间方差的自动确定阈值的方法。是一种基于全局的二值化算法,它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时,两部分之间的差别应该是最大的,在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。前景和背景之间的类间方差如果越大,就说明构成图像的两个部分之间的差别越大,当部分目标被错分为背景或部分背景被错分为目标,都会导致两部分差别变小,当所取阈值的分割使类间方差最大时就意味着错分概率最小。

     

        记T为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0,平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1,图像的总平均灰度为u,前景和背景图象的方差g,则有:

                                                  

     

    联立上式得:

                                                                 

    或:

                                                                           

     

            当方差g最大时,可以认为此时前景和背景差异最大,此时的灰度T是最佳阈值。类间方差法对噪声以及目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时(例如受光照不均、反光或背景复杂等因素影响),类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,此时效果不好。

    (4)自适应阈值法:

        上面的最大类间方差阈值分割法在分割过程中对图像上的每个像素都使用了相等的阈值。但在实际情况中,当照明不均匀、有突发噪声或者背景变化较大时,整幅图像分割时将没有合适的单一阈值,如果仍采用单一的阈值去处理每一个像素,可能会将目标和背景区域错误划分。而自适应阈值分割的思想,将图像中每个像素设置可能不一样的阈值。

    基本原理:

        一种较为简单的自适应阈值选取方法是对每个像素确定以其自身为中心的一个领域窗口,寻找窗口内像素的最大值与最小值,并取二者的平均值作为阈值,或者将窗口内所有像素的平均值作为阈值,亦或者将窗口内的所有像素的高斯卷积作为阈值。

     

    。你发大时,可以认为此时前景和背景差异最大,此时的灰度T是最佳阈值。类间方差法对噪声以及目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时(例如受光照不均、反光或背景复杂等因素影响),类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,此时效果)自适应阈值法

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  • matlab开发-平均阈值局部图像阈值。meanthresh执行简单的本地图像阈值
  • 检测得到四个坐标相关值和每一个bb所对应的类别的置信度,首先选定一个confidence阈值,将低于confidence的置信度给过滤掉,其次选定每一类最高的confience所对应的的检测框,计算其余剩下检测框的iou,iou阈值以上...

    nms去除冗余框

    下面是知乎上画的一组图,非常好理解。

    检测得到四个坐标相关值和每一个bb所对应的类别的置信度,首先选定一个confidence阈值,将低于confidence的置信度给过滤掉,其次选定每一类最高的confience所对应的的检测框,计算其余剩下检测框的iou,iou阈值以上的删除(nms去冗余,相近的框删掉),一轮之后,在选定剩下违背删掉的iou中置信度最高的,继续和剩下的检测框计算iou,一直到最后。

    拿到nms之后的检测框,每一类可能只对应一个检测框和一个置信度,但是有置信度并不代表其检测出来的类别就是对的,在选定一个confience阈值,在这个阈值之上的检测框被保留,和gt计算iou,设定iou阈值,从而得出TP,FP,FN,计算p和r。

    通过不断选定confience阈值可以画出pr曲线,计算ap,每一类ap出来之后计算map。

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  • 从网上收集的matlab下的Otus阈值方法、迭代阈值、局部阈值对比,可以运行,但是没整理比价乱
  • 本文介绍OpenCV中的图像阈值处理方法,包括简单阈值和自适应阈值。文中包含代码(Python语言)和不同阈值方法处理图像的结果对比。

    OpenCV图像阈值处理

    什么是阈值?简单说就是一个临界值(分界线)。

    例如:一个班有50个学生,期末考试及格(60分及以上)的人数为40人,不及格的人数是10人。这里就是以60分为临界值划分的。60分,可以叫做一个阈值。

    图像是由一个个的像素点构成的,像素点的值的范围是 [0, 255] 。对图像做阈值操作,就是给个临界值,筛选像素点。超过临界值,像素值置为几,低于临界值,像素值又置为几,根据不同的处理,就形成了不同的分类。

    OpenCV图像阈值操作分为:简单阈值,自适应阈值。在实际应用中,自适应阈值用得比较多。

    简单阈值

    方法解释

    简单阈值是整个图像采用同一个数作为阈值,是全局阈值

    命令:cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)
    返回两个值,第一个值是阈值,第二个值是阈值化处理后的图像。本文讲解仅使用第二个返回值。

    • 参数 src :输入图像,通常使用的是灰度图片
    • 参数 thresh :阈值
    • 参数 maxval :超过或低于阈值时,应该置为的值,也可以叫做最大值
    • 参数 type :通过阈值对图像处理的方法(超过或低于阈值的处理方式),有5种,分别是
      cv2.THRESH_BINARY 二值阈值化(超过阈值的像素值置为255,低于阈值的像素值置为0)
      cv2.THRESH_BINARY_INV 二值阈值化的反转(超过阈值的像素值置为0,低于阈值的像素值置为255)
      cv2.THRESH_TRUNC 截断阈值化(超过阈值的像素值置为阈值,低于阈值的像素值保持不变)
      cv2.THRESH_TOZERO 归零阈值化(超过阈值的像素值保持不变,低于阈值的像素值置为0)
      cv2.THRESH_TOZERO_INV 归零阈值化的反转(超过阈值的像素值置为0,低于阈值的像素值保持不变)

    如果还是不太理解,可以参考 Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold ,讲解很形象。 最重要的是 cv2.THRESH_TOZEROcv2.THRESH_TOZERO_INV 的操作没有讲反。我看了很多文章,都把这两种方法讲反了。

    代码

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    original_image = cv2.imread("pic.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 以灰度模式打开图片
    
    _, binary = cv2.threshold(original_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 二值阈值化
    _, binary_inv = cv2.threshold(original_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  # 二值阈值化的反转
    _, trunc = cv2.threshold(original_image, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)  # 截断阈值化
    _, tozero = cv2.threshold(original_image, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)   # 归零阈值化
    _, tozero_inv = cv2.threshold(original_image, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)  # 归零阈值化的反转
    
    titles = ['Original Image', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV']
    images = [original_image, binary, binary_inv, trunc, tozero, tozero_inv]
    for i in range(6):
        plt.subplot(2, 3, i+1), plt.imshow(images[i], "gray")  # 以两行三列方式显示6张图片
        plt.title(titles[i])  # 设置图片标题
        plt.xticks([]), plt.yticks([])  # 取消坐标轴的刻度
    # 显示图片
    plt.show()
    
    

    输出结果:
    简单阈值输出结果

    自适应阈值

    方法解释

    自适应阈值是局部阈值,同一个图像上的不同区域,使用不同的阈值。

    命令:cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)

    • 参数 src :输入图像
    • 参数 maxValue :超过或低于阈值时,应该置为的值,也可以叫做最大值
    • 参数 adaptiveMethod :计算阈值的方法,有两种,分别是
      cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 阈值取自相邻区域的平均值
      cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 阈值取自相邻区域的加权和,权重为一个高斯窗口
    • 参数 thresholdType :该参数与 cv2.threshold() 中的参数 type 用的方法是一样的,都是对图像阈值的处理方法
    • 参数 blockSize :邻域大小(用来计算阀值的区域大小),类似于CNN中的卷积核,值应该为奇数
    • 参数 C :一个常数(偏值),最终的阈值是adaptiveMethod计算出的阈值再减去该常数,一般情况下置为0

    代码

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    original_image = cv2.imread("chessboard.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 以灰度模式打开图片
    
    _, binary = cv2.threshold(original_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 二值阈值化
    # 阈值取自相邻区域的平均值
    thresh_mean = cv2.adaptiveThreshold(original_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 17, 0)
    # 阈值取自相邻区域的加权和,权重为一个高斯窗口
    thresh_gaussian = cv2.adaptiveThreshold(original_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 17, 0)
    
    images = [original_image, binary, thresh_mean, thresh_gaussian]
    titles = ['Original Image', 'BINARY', 'MEAN', 'GAUSSIAN']
    
    for i in range(4):
        plt.subplot(2, 2, i+1), plt.imshow(images[i], "gray")
        plt.title(titles[i])
        plt.xticks([]), plt.yticks([])  # 取消坐标轴的刻度
    plt.show()
    
    

    输出结果:
    自适应阈值输出结果

    简单阈值和自适应阈值的异同点

    • 相同点
    1. 需要给定最大值,使得像素值超过或低于阈值时,应该把值设为多少,做个参考。
    2. 通过阈值对图像处理的方法,都是一样的,有:
      cv2.THRESH_BINARY
      cv2.THRESH_BINARY_INV
      cv2.THRESH_TRUNC
      cv2.THRESH_TOZERO
      cv2.THRESH_TOZERO_INV
    • 不同点
    1. 阈值适用范围
      简单阈值处理,给定的阈值,用于整个图像,是全局阈值。
      自适应阈值处理,计算出的阈值,只用于图像的局部区域,不同区域的阈值不同,所以是局部阈值。

    2. 阈值设定
      简单阈值处理,是直接给定一个阈值(很直接)。
      自适应阈值处理,所需的阈值,是通过 cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_Ccv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 方法计算出来的。

    3. 偏值
      简单阈值处理,由于是直接给定的阈值,所以没有在该阈值的基础上,再作调整。
      自适应阈值处理,在通过电脑计算出局部阈值之后,可以给定一个常数(偏值)再进行调整。

    参考资料

    [1] Aollo小北.OpenCV-Python中文教程
    [2] 啧啧啧biubiu.Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold
    [3] bingma.OpenCV-图像阈值-简单阈值、自适应阈值、Otsu’s 二值化

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    万次阅读 多人点赞 2017-11-13 15:40:22
    使用matlab实现阈值分割,实现两种方法,一是人工选择阈值进行分割,而是自动选择阈值进行分割。操作步骤 1、 打开Matlab内容自带的coins.png图像。 2、 观察它的直方图。 3、 人工选定一个阈值,并进行分割。 4...
  • 针对小波阈值降噪中硬阈值函数和软阈值函数的不足,结合现有文献提出一种新的阈值函数。新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点,保证了阈值函数的连续性,同时可以通过改变参数灵活地调节函数。在新阈值函数的基础上...
  • Canny阈值

    2020-10-20 13:53:47
    Canny大小阈值实验 (120,80) (105,95) (140,60) (110,90) 自己做了一阈值为100的背景,在上面加上不同阈值的方块,小阈值给0,大阈值尝试给数。测试结果当给定的大阈值小于4倍边界像素的梯度时,可...
  • 小波降噪软硬阈值和改进阈值的代码,代码可直接运行,有中文注释,层次清晰,都看的懂,运行结果为噪声图像,软阈值阈值改进阈值三种做法的SNR,RMSE,以及对应的去噪后图像
  • 小波阈值降噪方法中,传统硬阈值函数连续性差,传统软阈值函数过于光滑,本文针对传统方法的缺点提出 一种基于压缩能量思想的阈值函数。通过Matlab 仿真表明,改进的阈值函数使用minimaxi 阈值效果较好,改进的...
  • 全局阈值和自适应阈值

    千次阅读 2020-05-23 17:27:27
    计算图片的色彩平均值,然后大于阈值的设置为255,小于阈值的设置为0。 2、OTSU 通过寻找类内最小方差:即先将图像按照色彩画出直方图。按色彩值分成两个大类,使每个类的方差最小。 3、三角法 代码如下: def...
  • 阈值分割法

    2018-12-25 15:42:33
    图像灰度化后,可以进行人工选取阈值分割和自动阈值分割.
  • 阈值阈值自适应去噪去除斑点噪声,代码
  • [Signal]软阈值与硬阈值

    千次阅读 2019-09-03 23:18:38
    阈值函数、硬阈值函数、半阈值函数示意图 硬阈值函数函数式 软阈值函数函数式
  • 小波变换 语音信号去噪硬阈值阈值算法,包含语音信号的录制,存储,读取,加噪声,去噪等步骤。
  • 自适应阈值

    2020-02-24 13:12:10
    自适应阈值: ​ 当同一幅图像上的不同部分的具有<u>不同亮度</u>时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用...
  • OpenCV与图像处理学习七——传统图像分割之阈值法(固定阈值、自适应阈值、大津阈值)一、固定阈值图像分割1.1 直方图双峰法1.2 OpenCV中的固定阈值分割二、自适应阈值图像分割三、迭代法阈值分割四、Otsu大津阈值法...
  • 全局阈值 HALCON的阈值算子很多。从今天开始将分类介绍常用的阈值算子。预计将持续几周时间。下面先介绍最简单的全局阈值算子。 全局固定阈值算子 – threshold 为什么叫全局固定阈值算子呢?让我们先来看下它的函数...

空空如也

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阈值