Binarización adaptativa
Binarización adaptativa (esta palabra... no encontrada)
En la imagen de la huella digital, podemos ver un Un área con crestas clara sirve como primer plano y otra zona sirve de fondo.
En una huella dactilar podemos ver una zona claramente elevada como parte más destacada de la imagen, y otras zonas como fondo.
La binarización es un proceso que separa las áreas claras de las huellas dactilares de las áreas de fondo.
La binarización es un procedimiento que separa áreas claras en relieve de otras áreas de fondo (análisis de huellas dactilares).
La segmentación general se basa en el supuesto de que las regiones ruidosas no tienen una dirección dominante, mientras que las regiones claras fluyen en una dirección específica en una región determinada.
La segmentación (principio) básica (de área) se basa en el supuesto de que las áreas ruidosas no tienen una dirección dominante, mientras que las áreas claras y elevadas siempre tienen una dirección de flujo de textura especial dentro de un área determinada.
Específicamente, la variación es baja en la dirección de la cresta y alta en la dirección perpendicular a la orientación local.
Específicamente, la variación (de un determinado parámetro) en la dirección del área de protuberancia es baja, mientras que la variación (del parámetro) en la dirección del ángulo recto de la orientación local es alta.
Debido a que el histograma de una imagen de huella digital no es bimodal, es imposible seleccionar un umbral apropiado a partir del histograma.
Debido a que el histograma de una huella dactilar no es bimodal, no es posible elegir un punto de partida adecuado en el histograma.
Después de comparar con la binarización de dirección y la binarización media, encontramos que el umbral promedio adaptativo es el más apropiado.
Después de comparar la binarización de dirección y la binarización promedio, descubrimos que el punto de partida de aptitud promedio es el más apropiado.
Calcule el promedio en una ventana basándose en la acumulación de la curva, luego multiplíquelo por el coeficiente y trátelo como un umbral.
El valor promedio es la acumulación de la ventana de la computadora basada en la curva (después de una serie de cálculos), y luego (este valor promedio) se multiplica por un coeficiente como punto de partida.
El coeficiente puede ser 1/3, 1/2 o 1, dependiendo de la contribución de los puntos rastreados y acumulados a toda el área de la ventana, lo cual es una indicación del área ruidosa.
Este coeficiente puede ser un tercio, la mitad o uno, dependiendo del número de trazas y porciones acumuladas detectadas en toda el área de la ventana, lo cual es característico del área de ruido.
Espero que te ayude.