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论文下载 GitHub bib: @INPROCEEDINGS{wang2023freematch,title = {FreeMatch: Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning},author = {Wang, Yidong and Chen, Hao and Heng, Qiang and Hou, Wenxin a

http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6937569 本文是Li和Lee關於一維最小交叉熵圖像閾值分割的原文。這裡進行了簡單翻譯，有不足的地方請大家一起討論完善。後續有文章對信息熵學進行初窺，敬請期待。 摘要：通過最小化圖像與其部分區域之間的交叉熵解決了圖像分割中的閾值選取問題。其中交叉熵基於兩幅圖像之間的像素運算

雙重閥值(Dual thresholding)：當灰階影像要轉換為二元黑白影像，對於影像的各個像素，先確定兩個灰階值T1與T2(臨界值)，當像素灰階值 >= T1 & <= T2，則對應輸出影像的像素值設為1(白色)，當其他像素灰階值，則對應輸出影像的像素值設為0(黑色)。