非阀值算法

A. 从数字图像处理技术角度谈谈对指纹识别的认识

这是我自己以前收集的资料 但愿能有帮助哈
理论分析与设计

4.1 指纹图像表示

从指纹传感器输出的是指纹原始图像，其数据量比较大。这对整个指纹识别系统的处理和存储都是个不小的负担。在远程采集系统中，对通信带宽会造成较大负荷。因此需要对指纹图像进行压缩存储。指纹图像压缩一般经过图像变换、量化和编码等过程。解压需经过解码、量化解码和反变换等过程。

压缩后的指纹图像需确保指纹特征信息的不丢失不损坏。理论上来讲采用无损压缩算法是最理想的。但经过实践证明，对于分辨率不是很高的指纹图像来说，采用无损压缩的压缩比很低。通常情况下采用JEPG、WSQ和EZW三种压缩算法。

4.2 指纹图像处理

4.2.1 指纹图像增强

刚获得的图象有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的。指纹还有一些其他的细微的有用信息，我们要尽可能的使用。指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音，增强嵴峪对比度，使得图像更加清晰真实，便于后续指纹特征值提取的准确性.

指纹图像增强常用的是平滑和锐化处理。

（1）平滑处理

平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的象素与其周围灰阶差的均方值作为阈值来处理的。这种做法实现的是一种简单的低通滤波器。

实验表明：一般的自然图像相邻像素的灰度相关性约为0.9。因此在图像受到白噪声干扰时，以像素的邻域平均值代替中心像素，是一个去除噪声的好办法。算法是： 。其中f(x,y)表示被噪声污染的原始图像，大小为N*N，g(n,m)是平滑后的图像，S是处理点(x,y)邻域中点的坐标（不包括（x,y）点）的集合，而M是集合S内坐标点的总数。例如，以(x,y)点为中心，取单位距离构成的邻域，其中点的坐标集合为：s={(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y)}。

经验表明，邻域越大，去噪声的能力就越强，不过，从中也可以看出，邻域越大，图像就越模糊。因此，需要寻找既可以去噪声，又可以保持图像清晰度的办法，这就是阀值方法，算法是： ，其中T值是一个规定的非负阀值。只有当变化较大时（大于T），图像才进行邻域滤波；而当变化不明显时，仍然保留原先的值，这样可以减少图像的模糊。

当被处理点为边界点时，邻域平均后该点的灰度迅速下降，这样就导致边界模糊。修改方案是根据参与平均的像素的特点赋予不同的权值，即采用加权平均法： ，其中w(n,m)是加权系数。

可以根据图像的相关性，按照以下的方法确定权值：

a：给当前处理的中心像素较大的权值，其他像素的权值较小。

b：按两像素间的距离确定权值，距离处理像素近的权值较大，距离处理像素较远的权值小。

c：按和被处理像素的灰度接近程度确定权值，约接近的权值越大。

下面是几个按照以上思路设计的典型的加权平均算子。为了不使整个图像的亮度变亮，设计此类算子的时候需要将权值归一化。

A：中心加权算子。

B：中心和四邻点加权算子。

C：按灰度近似程度加权算子。

其中：

综合以上讨论可以看出：

A：平滑滤波器就是一种低通滤波器，模板的所有系数都是正数。

B：在设计滤波器时通常还要求行列数为奇数，保障中心定位性能。

C：空域低通滤波的去噪能力与它的模板大小有关，模板越大，去噪能力越强。

D：空域低通滤波具有平滑的效果，在去除噪声的同时模糊了图像边缘和细节。

（2）锐化处理

锐化和平滑恰恰相反，它是通过增强高频分量来减少图象中的模糊，因此又称为高通滤波。锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。锐化技术可分为空域和时域两种手段，空域的基本方法是微分处理，频域技术是运用高通滤波。

图像处理中最常用的微分方法是计算梯度。给定义一个函数f(x,y)，在坐标f(x,y)在f的梯度定义为一个矢量G[f(x,y)]:

梯度G[f(x,y)]是函数f(x,y)最大增加率的方向，梯度矢量的幅度（梯度的模）为： ，其中 表示在矢量方向上每单位距离f(x,y)的最大值，通常用来表示f的梯度。

最常用的是Laplacian算子，即对图象进行二阶微分的计算：

。可以看出，它是个标量，具有各向同性的性质。

典型的Laplacian模板及其变形模板如下图所示。这三个模板在形式上有些区别，增强能力也不同，但都体现了二阶微分的特征。

4.2.2指纹图像二值化

在原始灰阶图像中，各象素的灰度是不同的，并按一定的梯度分布。在实际处理中只需要知道象素是不是嵴线上的点，而无需知道它的灰度。所以每一个象素对判定嵴线来讲，只是一个“是与不是”的二问题。所以，指纹图像二值化是对每一个象素点按事先定义的阈值进行比较，大于阈值的，使其值等于1（假定），小于阈值的，使其值等于0。图像二值化后，不仅可以大大减少数据量，而且使后面的处理过程少受干扰，大大简化其后的处理。

4.2.3指纹图像细化

图像细化就是将嵴的宽度降为单个像素的宽度，得到嵴线的骨架图像的过程。这个过程进一步减少了图像数据量，清晰化了嵴线形态，为之后的特征值提取作好准备。由于我们所关心的不是嵴线的粗细，而是嵴线的有无。因此，在不破坏图像连通性的情况下必须去掉多余的信息。因而应先将指纹嵴线的宽度采用逐渐剥离的方法，使得嵴线成为只有一个象素宽的细线，这将非常有利于下一步分析。

4.3 指纹特征值提取

A：指纹特征值

指纹特征值是指纹算法的基础数据，是指纹算法最重要的数据结构。不论是特征点匹配算法，还是线对或点集匹配算法，都是指纹算法程序中最核心的数据结构。指纹特征值模板一定程度影响着指纹算法的效率和精度，体现了算法的优劣。一个好的特征值模板能用最小的数据量表示最多的指纹特征信息，能用最少的特征点信息，区分出两个指纹的不同。

B：提取

指纹特征值提取是对指纹的特征信息（总体和局部的）进行选择、编码，形成二进制数据的过程。指纹特征点的提取方法是指纹算法的核心。一般采用8邻域法对二值化、细化后的指纹图像抽取特征点，这种方法将嵴上的点用"1"表示，峪（背景）用"0"表示，将待测点（i,j）的八邻域点进行循环比较，若"0"，"1"变化有六次，则此待测点为分叉点，若变化两次，则为端点。通过这个过程可以记录下来指纹的所有特征点。

通常一个指纹的特征点在100~150之间，在形成指纹特征值模板（也就是特征值的有序集合）时，尽量多的提取特征点对于提高准确性是有很大帮助的。

B. 阀值和阈值有什么区别

阀值和阈值有很多区别。不论是发音还是词义。

1、阀（fá）：形声。从门,伐声。本义:阀阅。即仕官人家自序功状而树立在门外左边巧局掘的柱子。

献诚子煦,积阀亦至夏州节度使。——《旧唐书·张献诚传》

东都仁和里裴尚书宽子孙众盛,实为名阀。——欧阳修《新唐书·柳_传》

阀阅：依靠权势在某一方面有特殊支配地位的人物或集团

财阀；党阀；学阀；军阀；阀门。

2、阈（yù）：门槛、门限，泛指界限或范围。

在自动控制系统中能产生一个校正动作的最小输入值；刺激引起应激组织反应的最低值。

可见，其实阀值就是阈值的错写而已，并不存在阀值这个词，只是很多人不认识这个阈值的阈字，结果就让“阀值”大行其道了。

拓展资孝核料

很多人不认识阈值的阈字,所以便用读音与字形比较腊姿接近、便于记忆与使用的阀值来代替阈值.也有可能是一些权威的书籍用了阀值,就一直流传下来。

现在默认阀值就是阈值.这种事不必多纠结,知道阀值可代替阈值来表示两头界限的数值就行了.金融中的阀值与其他领域的一样,也表示临界点、界限。

C. 阈值怎么用

问题一：ps中的阈值有什么作用?怎样使用阈值？ 阈值是色阶的最大控制值，它的作用是用于控制当前图像的明度与暗度的对比程度，并且会把图像中所有的彩色信息去除，只剩下黑白色，使用阈值可以提取出当前图像中的高光部分与阴暗部分。可以使用二种方法执行：一种是利用图像菜单中的调整命令中直接启动，另一种是添加调整图层中添加。

问题二：PS中阈值有什么作用，可以用它来做什么 自然中每一种颜色都有一个值，通常由RGB（即红、绿、蓝三原色）按比例混合就会得到各种不同的颜色。阈值处理图片是对颜色进行特殊处理的一种方法。详细说，阈值是一个转换临界点，不管你的图片是什么样的彩色，它最终都会把图片当黑白图片处理，也就是说你设定了一个阈值之后，它会以此值作标准，凡是比该值大的颜色就会转换成白色，低于该值的颜色就转换成黑色，所以最后的结果是，你得到一张黑白的图片。用阈值的作用：当然就是得到一张对比度不同的黑白图片了。怎么用，用来干什么？举例：你可以打开一张图片，新建几层，用阈值改这几层，得到不同的黑白图片，然后用得到的这些图片，通过图层混合的不同模式以及更改不同的透明度，实质最后就是得到不同效果的图片还有你也可以先用各种滤镜对这些黑白图处理，然后再通过图层的混合添加到其它图上，得到各种效果。这个其实就要自己不断尝试下了，很多效果都是不断尝试来的嘛，人家做得再好，你一直跟着模仿即使模仿得再好，也不及自己学会创造的东西。

问题三：请问PS中阈值有什么作用，可以用它来做什么 自然中每一种颜色都有一个值，通常由RGB（即红、绿、蓝三原色）按比例混合就会得到各种不同的颜色。
阈值处理图片是对颜色进行特殊处理的一种方法。
详细说，阈值是一个转换临界点，不管你的图片是什么样的彩色，它最终都会把图片当黑白图片处理，也就是说你设定了一个阈值之后，它会以此值作标准，凡是比该值大的颜色就会转换成白色，低于该值的颜色就转换成黑色，所以最后的结果是，你得到一张黑白的图片。
用阈值的作用：当然就是得到一张对比度不同的黑白图片了。
怎么用，用来干什么？
举例：你可以打开一张图片，新建几层，用阈值改这几层，得到不同的黑白图片，然后用得到的这些图片，通过图层混合的不同模式以及更改不同森尺的透明度，
实质最后就是得到不同效果的图片
还有你也可以先用各种滤镜对这些黑白图处理，然后再通过图层的混合添加到其它图上，得到各种效果。
这个其实就要自己不断尝试下了，很多效果都是不断尝试来的嘛，人家做得再好，你一直跟着模仿即使模仿得再好，也不及自己学会创造的东西。

问题四：阈值资金什么时候可以使用 如果你今天委托买入股票了，这笔委托款就要暂时冻结，以便委托的成交，在未成交之前你可以撤单；如果已经成交，这笔资金即冻结到收市以后进行资金的结算。

问题五：PS阀值在哪?有什么用呢?怎么设置? 手打,希望对你有帮助,望采纳…打开PS…图像…调整…阀值,可以将彩色图像转换为一幅黑白图像。此命令允许使用者指定阀值,在转换过程中 *** 作图像中比此阀值高的像素将会转换为白色,所有比阀值低的像素将会被转换为黑色。

问题六：PS中什么是阈值？有什么作用，最好举个雀唤例子说明，谢谢。 “阈值”命令将灰度或彩色图像转换为高对比度的黑白图像。可以指定某个色阶作为阈值。所有比阈值亮的像素转换为白色；而所有比阈值暗的像素转换为黑色。
例如你用扫描仪扫描了一张灰度的图片，在用阈值处理，移动阈值点后，图片高于你设定的阈值的，会变成全白，低于的为全黑，变成 二值 图片。

问题七：canny 算法的阈值，有两个，到底是做什么用的 第一个是低阈值，第二个高阈值
高阈值比较严格，求的边缘很少，认为高阈值的边缘都是有效。低阈值宽松，求的边缘很多（一般包括了高阈值求到的边缘），其中不少是无效的边缘（反正不想要的）。
先用高阈值求边缘。canny求得的边缘希望是连在一起的（通常是封闭的），但高阈值求的边缘一般断断续续。断开的地方如果低阈值求的边缘存在，就用低阈值的边缘接上去，目的让边缘尽量都连在一起。其它情况下低阈值的边缘是不用的。
两个阈值是有区别的，高顷春凯的那个阈值是将要提取轮廓的物体与背景区分开来，就像阈值分割的那个参数一样，是决定目标与背景对比度的，低的那个阈值是用来平滑边缘的轮廓，有时高的阈值设置太大了，可能边缘轮廓不连续或者不够平滑，通过低阈值来平滑轮廓线，或者使不连续的部分连接起来

问题八：3dmax2012阈值是什么 做什么用的 以我个人的理解来说，阈值有些像参数的界限。在这个界限之内可以实现参数的要求，超过这个阈值，就跳过参数。
以平滑修改器来说，其作用是使相邻的面在一定的角度（或ID值，这个不在我们讨论的范围之内）之内达到平滑的作用。当勾选了自动平滑之后，其下的阈值为30，就是说，两个面之间的角度为30度以下的，max默认的就将其平滑掉。若是大于30，max就不能为其设定平滑
我也是凭着自己的理解来说的，仅供参考而已

问题九：路由器的各种阈值怎么设置最合适 登入无线路由器的配置界面，找到“无线设置-无线高级设置”!
DTIM阈值：DTIM是表示发送广播和多播数据的倒计时，这个值对普通用户貌似没什么用，保持默认的就好。
分片阈值：这个值是表示接收的最大数据包的长度，当无线路由器接收到的数据包超过这里设置的值时，会将数据包重新分片，由于太多的分片会大大降低无线路由器的性能，所以这里的值不要设置的太低，保持默认的。

D. 简单阈值法和Otsu算法的根本区别是什么

区别如下：

1. Niblack算法是通过某一像素点及其邻域内像素点灰度值的均值和标准差计算得到二值化阈值的。在计算图像点(x,y)二值化阈值时，首先计算以(x,y)为中心的n*n大小的区域内像素点的灰度均值m和标准差s。灰度均值m和标准差s的计算公式如下：

2. 然后根据灰度均值和标准差计算得到点(x,y)的二值化阈值T，计算公式为T(x,y)=k*s(x,y)+m(x,y)，其中k为修正系数。最后根据计算得到的阈值T对该点进行二值化处理。将图像中所有的像素点按照此方法处理即可得到二值化图像。

3. 虽然能够实现图像的二值化，但是如果选取的区域均为背景点时，该算法会将灰度值较高的点当做是目标点，导致伪噪声的引入（针对伪噪声引入的问题，产生了Sauvola算法）。此处说明一下Sauvola算法。Sauvola算法可以说是一种改进的Niblack算法。首先也是按照上文所述方式求取灰度均值和标准差，但是采用了不同的阈值选取方法。

E. 阈值计算公式

阈值的计算公式是R²=1-SSres/SStot。

阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。此一名词广泛用于各方面，包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等，如生态阈值。

分类：

1、PS阈值：在PS中的阈值，实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值，默认值是50%中性灰，即128，亮度高于128(<50%的灰)的会变白，低于128(>50%的灰)的会变黑（可以跟滤镜中的其它――高反差保留，再用阈值效果会更好）。

2、AE阈值：阈值可以理解为值域，即是因变量的取值范围，在after effects中，比如图层的透明图阈值为0-100。当输入信号低于门限时，增益就会按一定的压缩比例放大或缩小。

3、绝对阈值：刺激物只有达到一定强度才能引起人的感觉。这种刚刚能引起感觉的最小刺激量，叫绝旁穗对感觉阈值（absolute sensory threshold）。

应用领域：

1、数学：数学中y=f(x)函数关系，自变量x值必须在函数的定义域内，因变量y=才能有确定培启此的值。这个函数的定义域就是x的阈值。

2、化工系统工程：在化工系统工程中用阈值来计算最优化问题。人为主观地制定一个决策往往是不合理的，随意确定一个决策值亦往往不能求得最优值。因此计算时配迅要对独立变量取值范围赋予一定的数学限制，所有满足这些限制(阈值)的点构成最优化问题的可行域。

3、自动控制系统：在自动控制系统中能产生一个校正动作的最小输入值称为阈值。

F. 瑞典交互式阈值算法是什么

瑞典交互式阈值算法是一种有效的数据挖掘算法，它可以利用大量数据中的模式来发现有用的信息。该算法基于一种假设，即一个模式的支持度越大，它就越可能是有用的信息。瑞典交互式阈值算法通过分析支持度和置信度，计算手袭出一个有效的阈值，从而确定模式是否具有有用的信息。

瑞典交互式阈值算法的实现需要计算支持度和置信度，以及计算出一个有效的阈值。支持度是指在数据集中出现的频率，而置信度则是指一个模式的出现概率。计算出阈值的方法是，先确定一个初始阈值，然后从数据集中选择支持度和置信度都高于阈值的模式，然后斗纯更新阈值，直到没有满足条件的模式。

瑞典交互式阈值算法是一种有效的数据挖掘算法，它能够从大量数据中发现有用的信息。它的实现需要计算支持度和置信度，然后计算出一个有效的阈值，并空薯咐通过这个阈值来确定模式是否有用。这种算法的优势在于，它能够从大量的数据中找出有用的模式，并有效地过滤掉无用的模式，从而使得数据挖掘更加高效。

G. python非极大值抑制算法的阈值越大越好还是越小越好，怎么设

非极大值抑制（NMS），可理橡搭团解为局部最大搜索，即搜索邻域范枝亮围内的最大值。行人检测后期，对检测出的窗口要执梁橘行非极大值抑制进行窗口的融合，从而过滤掉一些内部窗口等，达到窗口融合效果，从而使检测的准确率更高！

H. otsu阈值分割算法是什么

Otsu算法：最大类间方差法(大津算法)，是一种确定阈值的算法。

之所以称为最大类间方差法是因为，用该阈值进行的图像固定阈值二值化，类间方差最大，它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

算法评价：

优点：算法简单，当目标与背景的面积相差不大时，能够有效地对图像进行分割。

缺点：当图像中的目标与背景的面积相差很大时，表现为直方图没有明显的双峰，或者两个峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目标与背景的灰度有较大的重叠时也不能准确的将目标与背景分开。

I. Heursure阈值算法是什么

rigrsure阈值，是一种基于Stein的无偏似然估计原理的自适应阈值选择；
sqtwolog阈值，采用的是一种固定的阈值形式，它所产生的阈值为2log(length(x))
heursure阈值，是前两种阈值法的综合，所选择的是最优预测变量阈值，当信噪比很小，阈值估计有很大噪声时就需要采用这种固定的阈值形式

刚在写论文，随手粘贴过来。

J. 个体户阀值怎么算

个体户阀值算法其实店铺保证金其实指的就是根据店铺的项目或者是评估风险经营情况的原因而计算得枯渗闭到的店铺需要充值的保证金。这笔费用的具体缴纳标准是根据店铺的不同情况而有所调整的，而店铺保证金阈值的意思就是指店铺保证金是另一个效应而产生的最低值或者是最高值。具体的店铺保障金缴纳标准我们也是可以在当地的房管局进行了解的，这样我们了解喊埋到的答案才会更加的没裂全面一些。