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Thresholding is a technique for dividing an image into two (or more) classes of pixels, which are typically called “foreground” and “background.”
全局阈值
全局阈值通过选择一个值来工作，这样每个小于该值的像素都被视为一类，而每个大于该值的像素都被视为另一类。
ImageJ提供了几种用于自动计算全局阈值的输入方法。详细信息请参见：
- threshold命令的文档。
- Auto Threshold插件页面
局部阈值
局部阈值技术使每个像素上的阈值适应局部图像特征。
ImageJ 操作
ImageJ Ops项目提供了全局和局部阈值的算法。
常见问题解答
我如何知道我的阈值是否正确？
总之，你不能。在某种程度上，它总是在用户/观察者/科学家的眼中，并且同时受到经验收集的知识的影响。阈值（或一般的提取方法）决定是否“好”的基本问题“基本事实”。但这样的基本事实不是自然存在的，而是总是需要人类以一种或另一种方式创造的。，描述您使用的方法 - 和/或显示与其他方法的比较 - 可能是您可以提取质量进行说明的最佳方法。
有关阈值和图像分割以及一些质量评估的更多详细信息，请参阅Principles页面。
