非閥值演算法

A. 從數字圖像處理技術角度談談對指紋識別的認識

這是我自己以前收集的資料 但願能有幫助哈
理論分析與設計

4.1 指紋圖像表示

從指紋感測器輸出的是指紋原始圖像，其數據量比較大。這對整個指紋識別系統的處理和存儲都是個不小的負擔。在遠程採集系統中，對通信帶寬會造成較大負荷。因此需要對指紋圖像進行壓縮存儲。指紋圖像壓縮一般經過圖像變換、量化和編碼等過程。解壓需經過解碼、量化解碼和反變換等過程。

壓縮後的指紋圖像需確保指紋特徵信息的不丟失不損壞。理論上來講採用無損壓縮演算法是最理想的。但經過實踐證明，對於解析度不是很高的指紋圖像來說，採用無損壓縮的壓縮比很低。通常情況下採用JEPG、WSQ和EZW三種壓縮演算法。

4.2 指紋圖像處理

4.2.1 指紋圖像增強

剛獲得的圖象有很多噪音。這主要由於平時的工作和環境引起的。指紋還有一些其他的細微的有用信息，我們要盡可能的使用。指紋圖像增強的目的主要是為了減少噪音，增強嵴峪對比度，使得圖像更加清晰真實，便於後續指紋特徵值提取的准確性.

指紋圖像增強常用的是平滑和銳化處理。

（1）平滑處理

平滑處理是為了讓整個圖像取得均勻一致的明暗效果。平滑處理的過程是選取整個圖像的象素與其周圍灰階差的均方值作為閾值來處理的。這種做法實現的是一種簡單的低通濾波器。

實驗表明：一般的自然圖像相鄰像素的灰度相關性約為0.9。因此在圖像受到白雜訊干擾時，以像素的鄰域平均值代替中心像素，是一個去除雜訊的好辦法。演算法是： 。其中f(x,y)表示被雜訊污染的原始圖像，大小為N*N，g(n,m)是平滑後的圖像，S是處理點(x,y)鄰域中點的坐標（不包括（x,y）點）的集合，而M是集合S內坐標點的總數。例如，以(x,y)點為中心，取單位距離構成的鄰域，其中點的坐標集合為：s={(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y)}。

經驗表明，鄰域越大，去雜訊的能力就越強，不過，從中也可以看出，鄰域越大，圖像就越模糊。因此，需要尋找既可以去雜訊，又可以保持圖像清晰度的辦法，這就是閥值方法，演算法是： ，其中T值是一個規定的非負閥值。只有當變化較大時（大於T），圖像才進行鄰域濾波；而當變化不明顯時，仍然保留原先的值，這樣可以減少圖像的模糊。

當被處理點為邊界點時，鄰域平均後該點的灰度迅速下降，這樣就導致邊界模糊。修改方案是根據參與平均的像素的特點賦予不同的權值，即採用加權平均法： ，其中w(n,m)是加權系數。

可以根據圖像的相關性，按照以下的方法確定權值：

a：給當前處理的中心像素較大的權值，其他像素的權值較小。

b：按兩像素間的距離確定權值，距離處理像素近的權值較大，距離處理像素較遠的權值小。

c：按和被處理像素的灰度接近程度確定權值，約接近的權值越大。

下面是幾個按照以上思路設計的典型的加權平均運算元。為了不使整個圖像的亮度變亮，設計此類運算元的時候需要將權值歸一化。

A：中心加權運算元。

B：中心和四鄰點加權運算元。

C：按灰度近似程度加權運算元。

其中：

綜合以上討論可以看出：

A：平滑濾波器就是一種低通濾波器，模板的所有系數都是正數。

B：在設計濾波器時通常還要求行列數為奇數，保障中心定位性能。

C：空域低通濾波的去噪能力與它的模板大小有關，模板越大，去噪能力越強。

D：空域低通濾波具有平滑的效果，在去除雜訊的同時模糊了圖像邊緣和細節。

（2）銳化處理

銳化和平滑恰恰相反，它是通過增強高頻分量來減少圖象中的模糊，因此又稱為高通濾波。銳化處理在增強圖象邊緣的同時增加了圖象的雜訊。銳化技術可分為空域和時域兩種手段，空域的基本方法是微分處理，頻域技術是運用高通濾波。

圖像處理中最常用的微分方法是計算梯度。給定義一個函數f(x,y)，在坐標f(x,y)在f的梯度定義為一個矢量G[f(x,y)]:

梯度G[f(x,y)]是函數f(x,y)最大增加率的方向，梯度矢量的幅度（梯度的模）為： ，其中 表示在矢量方向上每單位距離f(x,y)的最大值，通常用來表示f的梯度。

最常用的是Laplacian運算元，即對圖象進行二階微分的計算：

。可以看出，它是個標量，具有各向同性的性質。

典型的Laplacian模板及其變形模板如下圖所示。這三個模板在形式上有些區別，增強能力也不同，但都體現了二階微分的特徵。

4.2.2指紋圖像二值化

在原始灰階圖像中，各象素的灰度是不同的，並按一定的梯度分布。在實際處理中只需要知道象素是不是嵴線上的點，而無需知道它的灰度。所以每一個象素對判定嵴線來講，只是一個「是與不是」的二問題。所以，指紋圖像二值化是對每一個象素點按事先定義的閾值進行比較，大於閾值的，使其值等於1（假定），小於閾值的，使其值等於0。圖像二值化後，不僅可以大大減少數據量，而且使後面的處理過程少受干擾，大大簡化其後的處理。

4.2.3指紋圖像細化

圖像細化就是將嵴的寬度降為單個像素的寬度，得到嵴線的骨架圖像的過程。這個過程進一步減少了圖像數據量，清晰化了嵴線形態，為之後的特徵值提取作好准備。由於我們所關心的不是嵴線的粗細，而是嵴線的有無。因此，在不破壞圖像連通性的情況下必須去掉多餘的信息。因而應先將指紋嵴線的寬度採用逐漸剝離的方法，使得嵴線成為只有一個象素寬的細線，這將非常有利於下一步分析。

4.3 指紋特徵值提取

A：指紋特徵值

指紋特徵值是指紋演算法的基礎數據，是指紋演算法最重要的數據結構。不論是特徵點匹配演算法，還是線對或點集匹配演算法，都是指紋演算法程序中最核心的數據結構。指紋特徵值模板一定程度影響著指紋演算法的效率和精度，體現了演算法的優劣。一個好的特徵值模板能用最小的數據量表示最多的指紋特徵信息，能用最少的特徵點信息，區分出兩個指紋的不同。

B：提取

指紋特徵值提取是對指紋的特徵信息（總體和局部的）進行選擇、編碼，形成二進制數據的過程。指紋特徵點的提取方法是指紋演算法的核心。一般採用8鄰域法對二值化、細化後的指紋圖像抽取特徵點，這種方法將嵴上的點用"1"表示，峪（背景）用"0"表示，將待測點（i,j）的八鄰域點進行循環比較，若"0"，"1"變化有六次，則此待測點為分叉點，若變化兩次，則為端點。通過這個過程可以記錄下來指紋的所有特徵點。

通常一個指紋的特徵點在100~150之間，在形成指紋特徵值模板（也就是特徵值的有序集合）時，盡量多的提取特徵點對於提高准確性是有很大幫助的。

B. 閥值和閾值有什麼區別

閥值和閾值有很多區別。不論是發音還是詞義。

1、閥（fá）：形聲。從門,伐聲。本義:閥閱。即仕官人家自序功狀而樹立在門外左邊巧局掘的柱子。

獻誠子煦,積閥亦至夏州節度使。——《舊唐書·張獻誠傳》

東都仁和里裴尚書寬子孫眾盛,實為名閥。——歐陽修《新唐書·柳_傳》

閥閱：依靠權勢在某一方面有特殊支配地位的人物或集團

財閥；黨閥；學閥；軍閥；閥門。

2、閾（yù）：門檻、門限，泛指界限或范圍。

在自動控制系統中能產生一個校正動作的最小輸入值；刺激引起應激組織反應的最低值。

可見，其實閥值就是閾值的錯寫而已，並不存在閥值這個詞，只是很多人不認識這個閾值的閾字，結果就讓「閥值」大行其道了。

拓展資孝核料

很多人不認識閾值的閾字,所以便用讀音與字形比較臘姿接近、便於記憶與使用的閥值來代替閾值.也有可能是一些權威的書籍用了閥值,就一直流傳下來。

現在默認閥值就是閾值.這種事不必多糾結,知道閥值可代替閾值來表示兩頭界限的數值就行了.金融中的閥值與其他領域的一樣,也表示臨界點、界限。

C. 閾值怎麼用

問題一：ps中的閾值有什麼作用?怎樣使用閾值？ 閾值是色階的最大控制值，它的作用是用於控制當前圖像的明度與暗度的對比程度，並且會把圖像中所有的彩色信息去除，只剩下黑白色，使用閾值可以提取出當前圖像中的高光部分與陰暗部分。可以使用二種方法執行：一種是利用圖像菜單中的調整命令中直接啟動，另一種是添加調整圖層中添加。

問題二：PS中閾值有什麼作用，可以用它來做什麼 自然中每一種顏色都有一個值，通常由RGB（即紅、綠、藍三原色）按比例混合就會得到各種不同的顏色。閾值處理圖片是對顏色進行特殊處理的一種方法。詳細說，閾值是一個轉換臨界點，不管你的圖片是什麼樣的彩色，它最終都會把圖片當黑白圖片處理，也就是說你設定了一個閾值之後，它會以此值作標准，凡是比該值大的顏色就會轉換成白色，低於該值的顏色就轉換成黑色，所以最後的結果是，你得到一張黑白的圖片。用閾值的作用：當然就是得到一張對比度不同的黑白圖片了。怎麼用，用來干什麼？舉例：你可以打開一張圖片，新建幾層，用閾值改這幾層，得到不同的黑白圖片，然後用得到的這些圖片，通過圖層混合的不同模式以及更改不同的透明度，實質最後就是得到不同效果的圖片還有你也可以先用各種濾鏡對這些黑白圖處理，然後再通過圖層的混合添加到其它圖上，得到各種效果。這個其實就要自己不斷嘗試下了，很多效果都是不斷嘗試來的嘛，人家做得再好，你一直跟著模仿即使模仿得再好，也不及自己學會創造的東西。

問題三：請問PS中閾值有什麼作用，可以用它來做什麼 自然中每一種顏色都有一個值，通常由RGB（即紅、綠、藍三原色）按比例混合就會得到各種不同的顏色。
閾值處理圖片是對顏色進行特殊處理的一種方法。
詳細說，閾值是一個轉換臨界點，不管你的圖片是什麼樣的彩色，它最終都會把圖片當黑白圖片處理，也就是說你設定了一個閾值之後，它會以此值作標准，凡是比該值大的顏色就會轉換成白色，低於該值的顏色就轉換成黑色，所以最後的結果是，你得到一張黑白的圖片。
用閾值的作用：當然就是得到一張對比度不同的黑白圖片了。
怎麼用，用來干什麼？
舉例：你可以打開一張圖片，新建幾層，用閾值改這幾層，得到不同的黑白圖片，然後用得到的這些圖片，通過圖層混合的不同模式以及更改不同森尺的透明度，
實質最後就是得到不同效果的圖片
還有你也可以先用各種濾鏡對這些黑白圖處理，然後再通過圖層的混合添加到其它圖上，得到各種效果。
這個其實就要自己不斷嘗試下了，很多效果都是不斷嘗試來的嘛，人家做得再好，你一直跟著模仿即使模仿得再好，也不及自己學會創造的東西。

問題四：閾值資金什麼時候可以使用 如果你今天委託買入股票了，這筆委託款就要暫時凍結，以便委託的成交，在未成交之前你可以撤單；如果已經成交，這筆資金即凍結到收市以後進行資金的結算。

問題五：PS閥值在哪?有什麼用呢?怎麼設置? 手打,希望對你有幫助,望採納…打開PS…圖像…調整…閥值,可以將彩色圖像轉換為一幅黑白圖像。此命令允許使用者指定閥值,在轉換過程中 *** 作圖像中比此閥值高的像素將會轉換為白色,所有比閥值低的像素將會被轉換為黑色。

問題六：PS中什麼是閾值？有什麼作用，最好舉個雀喚例子說明，謝謝。 「閾值」命令將灰度或彩色圖像轉換為高對比度的黑白圖像。可以指定某個色階作為閾值。所有比閾值亮的像素轉換為白色；而所有比閾值暗的像素轉換為黑色。
例如你用掃描儀掃描了一張灰度的圖片，在用閾值處理，移動閾值點後，圖片高於你設定的閾值的，會變成全白，低於的為全黑，變成 二值 圖片。

問題七：canny 演算法的閾值，有兩個，到底是做什麼用的 第一個是低閾值，第二個高閾值
高閾值比較嚴格，求的邊緣很少，認為高閾值的邊緣都是有效。低閾值寬松，求的邊緣很多（一般包括了高閾值求到的邊緣），其中不少是無效的邊緣（反正不想要的）。
先用高閾值求邊緣。canny求得的邊緣希望是連在一起的（通常是封閉的），但高閾值求的邊緣一般斷斷續續。斷開的地方如果低閾值求的邊緣存在，就用低閾值的邊緣接上去，目的讓邊緣盡量都連在一起。其它情況下低閾值的邊緣是不用的。
兩個閾值是有區別的，高頃春凱的那個閾值是將要提取輪廓的物體與背景區分開來，就像閾值分割的那個參數一樣，是決定目標與背景對比度的，低的那個閾值是用來平滑邊緣的輪廓，有時高的閾值設置太大了，可能邊緣輪廓不連續或者不夠平滑，通過低閾值來平滑輪廓線，或者使不連續的部分連接起來

問題八：3dmax2012閾值是什麼 做什麼用的 以我個人的理解來說，閾值有些像參數的界限。在這個界限之內可以實現參數的要求，超過這個閾值，就跳過參數。
以平滑修改器來說，其作用是使相鄰的面在一定的角度（或ID值，這個不在我們討論的范圍之內）之內達到平滑的作用。當勾選了自動平滑之後，其下的閾值為30，就是說，兩個面之間的角度為30度以下的，max默認的就將其平滑掉。若是大於30，max就不能為其設定平滑
我也是憑著自己的理解來說的，僅供參考而已

問題九：路由器的各種閾值怎麼設置最合適 登入無線路由器的配置界面，找到「無線設置-無線高級設置」!
DTIM閾值：DTIM是表示發送廣播和多播數據的倒計時，這個值對普通用戶貌似沒什麼用，保持默認的就好。
分片閾值：這個值是表示接收的最大數據包的長度，當無線路由器接收到的數據包超過這里設置的值時，會將數據包重新分片，由於太多的分片會大大降低無線路由器的性能，所以這里的值不要設置的太低，保持默認的。

D. 簡單閾值法和Otsu演算法的根本區別是什麼

區別如下：

1. Niblack演算法是通過某一像素點及其鄰域內像素點灰度值的均值和標准差計算得到二值化閾值的。在計算圖像點(x,y)二值化閾值時，首先計算以(x,y)為中心的n*n大小的區域內像素點的灰度均值m和標准差s。灰度均值m和標准差s的計算公式如下：

2. 然後根據灰度均值和標准差計算得到點(x,y)的二值化閾值T，計算公式為T(x,y)=k*s(x,y)+m(x,y)，其中k為修正系數。最後根據計算得到的閾值T對該點進行二值化處理。將圖像中所有的像素點按照此方法處理即可得到二值化圖像。

3. 雖然能夠實現圖像的二值化，但是如果選取的區域均為背景點時，該演算法會將灰度值較高的點當做是目標點，導致偽雜訊的引入（針對偽雜訊引入的問題，產生了Sauvola演算法）。此處說明一下Sauvola演算法。Sauvola演算法可以說是一種改進的Niblack演算法。首先也是按照上文所述方式求取灰度均值和標准差，但是採用了不同的閾值選取方法。

E. 閾值計算公式

閾值的計算公式是R²=1-SSres/SStot。

閾值又叫臨界值，是指一個效應能夠產生的最低值或最高值。此一名詞廣泛用於各方面，包括建築學、生物學、飛行、化學、電信、電學、心理學等，如生態閾值。

分類：

1、PS閾值：在PS中的閾值，實際上是基於圖片亮度的一個黑白分界值，默認值是50%中性灰，即128，亮度高於128(<50%的灰)的會變白，低於128(>50%的灰)的會變黑（可以跟濾鏡中的其它――高反差保留，再用閾值效果會更好）。

2、AE閾值：閾值可以理解為值域，即是因變數的取值范圍，在after effects中，比如圖層的透明圖閾值為0-100。當輸入信號低於門限時，增益就會按一定的壓縮比例放大或縮小。

3、絕對閾值：刺激物只有達到一定強度才能引起人的感覺。這種剛剛能引起感覺的最小刺激量，叫絕旁穗對感覺閾值（absolute sensory threshold）。

應用領域：

1、數學：數學中y=f(x)函數關系，自變數x值必須在函數的定義域內，因變數y=才能有確定培啟此的值。這個函數的定義域就是x的閾值。

2、化工系統工程：在化工系統工程中用閾值來計算最優化問題。人為主觀地制定一個決策往往是不合理的，隨意確定一個決策值亦往往不能求得最優值。因此計算時配迅要對獨立變數取值范圍賦予一定的數學限制，所有滿足這些限制(閾值)的點構成最優化問題的可行域。

3、自動控制系統：在自動控制系統中能產生一個校正動作的最小輸入值稱為閾值。

F. 瑞典互動式閾值演算法是什麼

瑞典互動式閾值演算法是一種有效的數據挖掘演算法，它可以利用大量數據中的模式來發現有用的信息。該演算法基於一種假設，即一個模式的支持度越大，它就越可能是有用的信息。瑞典互動式閾值演算法通過分析支持度和置信度，計算手襲出一個有效的閾值，從而確定模式是否具有有用的信息。

瑞典互動式閾值演算法的實現需要計算支持度和置信度，以及計算出一個有效的閾值。支持度是指在數據集中出現的頻率，而置信度則是指一個模式的出現概率。計算出閾值的方法是，先確定一個初始閾值，然後從數據集中選擇支持度和置信度都高於閾值的模式，然後斗純更新閾值，直到沒有滿足條件的模式。

瑞典互動式閾值演算法是一種有效的數據挖掘演算法，它能夠從大量數據中發現有用的信息。它的實現需要計算支持度和置信度，然後計算出一個有效的閾值，並空薯咐通過這個閾值來確定模式是否有用。這種演算法的優勢在於，它能夠從大量的數據中找出有用的模式，並有效地過濾掉無用的模式，從而使得數據挖掘更加高效。

G. python非極大值抑制演算法的閾值越大越好還是越小越好，怎麼設

非極大值抑制（NMS），可理橡搭團解為局部最大搜索，即搜索鄰域范枝亮圍內的最大值。行人檢測後期，對檢測出的窗口要執梁橘行非極大值抑制進行窗口的融合，從而過濾掉一些內部窗口等，達到窗口融合效果，從而使檢測的准確率更高！

H. otsu閾值分割演算法是什麼

Otsu演算法：最大類間方差法(大津演算法)，是一種確定閾值的演算法。

之所以稱為最大類間方差法是因為，用該閾值進行的圖像固定閾值二值化，類間方差最大，它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和前景兩部分，使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。

演算法評價：

優點：演算法簡單，當目標與背景的面積相差不大時，能夠有效地對圖像進行分割。

缺點：當圖像中的目標與背景的面積相差很大時，表現為直方圖沒有明顯的雙峰，或者兩個峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目標與背景的灰度有較大的重疊時也不能准確的將目標與背景分開。

I. Heursure閾值演算法是什麼

rigrsure閾值，是一種基於Stein的無偏似然估計原理的自適應閾值選擇；
sqtwolog閾值，採用的是一種固定的閾值形式，它所產生的閾值為2log(length(x))
heursure閾值，是前兩種閾值法的綜合，所選擇的是最優預測變數閾值，當信噪比很小，閾值估計有很大雜訊時就需要採用這種固定的閾值形式

剛在寫論文，隨手粘貼過來。

J. 個體戶閥值怎麼算

個體戶閥值演算法其實店鋪保證金其實指的就是根據店鋪的項目或者是評估風險經營情況的原因而計算得枯滲閉到的店鋪需要充值的保證金。這筆費用的具體繳納標準是根據店鋪的不同情況而有所調整的，而店鋪保證金閾值的意思就是指店鋪保證金是另一個效應而產生的最低值或者是最高值。具體的店鋪保障金繳納標准我們也是可以在當地的房管局進行了解的，這樣我們了解喊埋到的答案才會更加的沒裂全面一些。