Fig. 3 shows this kind of situation

Fig. 3 shows this kind of situation, where the histograms
have two or three modes. In both cases the
images cannot be thresholded globally, irrespective of
selected global bilevel thresholding algorithms. These
images are classified as class 2, and a global thresholding
algorithm cannot be applied. Instead, a thresholding
algorithm development has to be based on local
information (e.g. adaptive thresholding). Until now
there has been no thresholding (specifically adapted to
image analysis of aggregates, Wang, 1997), which
could process a mix of these two types of images simultaneously.
We developed a special algorithm for this
application. In what follows, we first briefly describe
how to choose an existing global thresholding algorithm
that is applicable to the first class of aggregate
images; secondly, we describe how to threshold the second
class of aggregate images based on the selected
global algorithm, where we use information about the
size, shape and range of gray levels of the particles. In
addition, we compare our thresholding algorithm both
to an adaptive thresholding algorithm and to another
standard thresholding algorithm, Gonzalez and Wintz
(1987), based on boundary characteristics. Finally, we
present field test results, discussions and conclusions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูป 3 แสดงชนิดของสถานการณ์ นี้ที่ฮิสโตแกรมการมีสอง หรือสามโหมด ในทั้งสองกรณีภาพไม่ thresholded ทั่วโลก มิไยเลือกอัลกอริทึม thresholding bilevel ทั่วโลก เหล่านี้รูปภาพจะจัดเป็นชั้น 2 และการ thresholding ทั่วโลกไม่สามารถใช้อัลกอริทึม แทน การ thresholdingการพัฒนาอัลกอริทึมที่มีการอิงท้องถิ่นข้อมูล (เช่นปรับ thresholding) จนถึงขณะนี้มีการ thresholding ไม่ (โดยเฉพาะกับภาพการวิเคราะห์ผลรวม วัง 1997), ซึ่งสามารถประมวลผลผสมทั้งสองประเภทของภาพพร้อมกันเราพัฒนาอัลกอริธึมแบบพิเศษสำหรับการนี้การประยุกต์ใช้ ในสิ่งต่อไปนี้ เราครั้งแรกสั้น ๆ อธิบายวิธีการเลือกอัลกอริทึม thresholding ทั่วโลกที่มีอยู่ที่เป็นการรวมชั้นแรกภาพ ประการที่สอง เราอธิบายวิธีการเกณฑ์ที่สองระดับภาพรวมตามที่เลือกอัลกอริทึมส่วนกลาง ที่เราใช้ข้อมูลเกี่ยวกับการขนาด รูปร่าง และช่วงของระดับสีเทาของอนุภาค ในนอกจากนี้ เราเปรียบเทียบเรา thresholding อัลกอริทึมทั้งสองอัลกอริทึมปรับ thresholding และอื่นอัลกอริทึมมาตรฐาน thresholding กอนซาเลซและ Wintz(1987), ตามขอบเขตลักษณะ ในที่สุด เราผลการทดสอบปัจจุบันฟิลด์ สนทนา และสรุป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มะเดื่อ. 3 แสดงชนิดของสถานการณ์ที่ histograms
มีสองหรือสามโหมด ในทั้งสองกรณี
ภาพไม่สามารถ thresholded ทั่วโลกโดยไม่คำนึงถึง
การเลือกอัลกอริทึม Thresholding BiLevel ทั่วโลก เหล่านี้
ภาพจะถูกจัดเป็นชั้น 2 และกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำทั่วโลก
อัลกอริทึมไม่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ แทน thresholding
การพัฒนาอัลกอริทึมได้ให้เป็นไปตามท้องถิ่น
ข้อมูล (เช่นการปรับตัวกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำ) จนถึงขณะนี้
ยังไม่มีการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำ (ดัดแปลงมาเป็นพิเศษเพื่อ
การวิเคราะห์ภาพของมวลรวมวัง 1997) ซึ่ง
สามารถดำเนินการผสมผสานของทั้งสองประเภทของภาพพร้อมกัน.
เราได้พัฒนาอัลกอริทึมพิเศษสำหรับการนี้
แอพลิเคชัน ในสิ่งต่อไปนี้อันดับแรกเราอธิบาย
วิธีการเลือกอัลกอริทึมที่มีอยู่ทั่วโลกกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำ
ที่มีผลบังคับใช้กับชั้นแรกของการรวม
ภาพ; ประการที่สองเราจะอธิบายวิธีการเกณฑ์สอง
ชั้นของภาพรวมขึ้นอยู่กับการเลือก
อัลกอริทึมทั่วโลกที่เราใช้ข้อมูลเกี่ยวกับ
ขนาดรูปร่างและช่วงของระดับสีเทาของอนุภาค ใน
นอกจากนี้เราเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำของเราทั้งสอง
ไปยังขั้นตอนวิธีการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำและปรับไปยังอีก
ขั้นตอนวิธีการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำมาตรฐานอนซาเลซและ Wintz
(1987) ขึ้นอยู่กับลักษณะขอบเขต สุดท้ายเรา
นำเสนอข้อมูลผลการทดสอบการอภิปรายและข้อสรุป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 3 แสดงให้เห็นสถานการณ์แบบนี้ที่ฮิสโตแกรมมี สอง หรือ สามโหมด ในทั้งสองคดีภาพที่ไม่สามารถ thresholded ทั่วโลก โดยไม่คํานึงถึงเลือก bilevel ทั่วโลกปรับอัลกอริทึม เหล่านี้ภาพจะแบ่งเป็น 2 ชั้น และ ปรับ )ขั้นตอนวิธีจะไม่สามารถใช้ ปรับแทนการพัฒนาอัลกอริทึมได้ตามท้องถิ่นข้อมูล ( เช่น การปรับตัว ปรับ ) จนถึงตอนนี้ไม่มี ( โดยเฉพาะการปรับดัดแปลงรูปภาพของมวลรวม , วัง , 1997 ) ซึ่งไม่สามารถประมวลผลการผสมผสานของทั้งสองประเภทของภาพพร้อมกันเราได้พัฒนาวิธีพิเศษนี้การประยุกต์ใช้ ในสิ่งที่เราอธิบายสั้น ๆดังนี้วิธีการเลือกการปรับขั้นตอนวิธีที่มีอยู่ทั่วโลกที่เกี่ยวข้องกับชั้นแรกของมวลรวมภาพ ; ประการที่สองเราอธิบายวิธีการเกณฑ์ที่สองห้องรวมภาพตามเลือกซึ่งวิธีที่เราใช้ข้อมูลเกี่ยวกับขนาด รูปร่าง และช่วงของระดับสีเทาของอนุภาค ในหากเราเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีการปรับของเราทั้งกับขั้นตอนวิธีการปรับและปรับอีกขั้นตอนวิธีการปรับมาตรฐาน กอนซาเลซ และ wintz( 1987 ) ตามลักษณะขอบเขต ในที่สุดผลการทดสอบปัจจุบันการอภิปรายและสรุป