thresholdmetoder

Thresholdmetoder, eller terskelmetoder, er teknikker for klassifisering og segmentering der en terskelverdi brukes til å dele et datasett i to grupper. Innen bildebehandling og signalbehandling brukes de ofte for å skille objekter fra bakgrunn, men prinsippene gjelder også i medisinsk diagnostikk, finans og dokumentanalyse.

Globale terskelmetoder estimerer én terskelverdi for hele bildet eller datasettet, mens adaptive (lokale) terskelmetoder beregner terskler i forskjellige områder basert på lokale statistikker. Kjente metoder inkluderer Otsu, Isodata og Kapur (maksimering av entropi), som ofte brukes i bildebehandling. K-means- og triangelbaserte tilnærminger støtter også terskelsetting. Lokale metoder som Sauvola og Niblack tilpasser terskler i små vinduer for å takle varierende belysning og kontrast.

Bruken av thresholdmetoder krever ofte forbehandling, som støyreduksjon eller normalisering, og riktig valg av metode avhenger av dataets histogram og ønsket balanse mellom feiltyper. Fordeler inkluderer enkelhet og rask beregning; ulemper inkluderer følsomhet for støy og utfordringer ved flerklasseseparasjon.

Anvendelser inkluderer bilde- og videosegmentering, dokumentanalyse og medisinsk bildediagnostikk, samt overvåking av signaler i finans og industri. Metodene er ofte enkle å implementere, men krever vurdering av historikk og kvalitet på data for å oppnå pålitelig separasjon.