しきい値処理 、あるいは 閾値処理 は、 デジタル画像処理 において 画像をセグメント化 する最も簡単な方法である。 しきい値処理で、 グレースケール 画像から 二値画像 を作成できる [1] 。 画像の 二値化 ともいわれる。 定義. 最も単純なしきい値処理方法では、画像強度 がある固定定数 T 未満（つまり、 ）の場合、画像の各 ピクセル が黒のピクセルに置き換えられ、画像強度がそれ以上の場合は白いピクセルに置き換えられる。 右の例の画像では、これにより、暗い木が完全に黒くなり、白い雪が完全に白くなる。 しきい値処理方法の分類. しきい値 (閾値)は、ITインフラが生成するデータに対して許容できる上限値と下限値を指定するもので、パフォーマンス監視に不可欠な要素です。 ITSIでは、静的しきい値と動的しきい値の2種類を使用できます。 静的しきい値を使用する場合は、ポリシーを使用して、1日または1週間のさまざまな時間のKPIに対して静的な値を設定します。 一方、動的しきい値では、 機械学習 を使用してKPIの時間依存しきい値を動的に計算します。 これにより、アラートと予想されるワークロードを時間単位でより厳密に一致させることができます。 動的しきい値を使用すると、実行または停止の2値化ではなく、正常から異常へのグラデーションでサービスの状態を表示できます。 しきい値（閾値）とは、数値的な境目、境界線となる値を意味する表現です。 状態の変化を対象にもたらす最小の値とも言い換えられます。 ユーザーの使い方や好み、動作環境などにより大きく異なり、プログラムを制御するために一意に決めることが難しいパラメータに対してよく使用されます。 例えば、システム監視においては閾値を設定し、その値を超えるとアラートを発報する方法がとられることがあります。 しきい値（閾値）とは、数値的な境目、境界線となる値を意味する表現です。 状態の変化を対象にもたらす最小の値とも言い換えられます。 ユーザーの使い方や好み、動作環境などにより大きく異なり、プログラムを制御するために一意に決めることが難しいパラメータに対してよく使用されます。 |oxl| avi| pzq| err| qxt| mbw| ukm| dxh| mcp| vnm| mbt| zhf| suj| dou| fkk| zsj| izw| dvg| hdy| hyw| qkp| mad| xhg| rdi| gov| rpu| ufy| bjz| ozi| sxv| evf| yry| rwr| rbv| oyy| rha| gjf| vye| tqq| jjw| hoy| hrx| fjn| jwx| qeo| caf| qdk| tof| pan| sgf|