滞后阈值处理

滞后是指效果的延迟——一种惯性。在阈值处理的上下文中，这意味着高于某个低阈值的区域被认为高于阈值如果它们也连接到高于更高、更严格阈值的区域。因此，它们可以被视为这些高置信度区域的延续。

下面，我们将正常阈值处理与滞后阈值处理进行比较。请注意，滞后如何允许忽略硬币边缘之外的“噪声”。

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data, filters

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

image = data.coins()
edges = filters.sobel(image)

low = 0.1
high = 0.35

lowt = (edges > low).astype(int)
hight = (edges > high).astype(int)
hyst = filters.apply_hysteresis_threshold(edges, low, high)

ax[0, 0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0, 0].set_title('Original image')

ax[0, 1].imshow(edges, cmap='magma')
ax[0, 1].set_title('Sobel edges')

ax[1, 0].imshow(lowt, cmap='magma')
ax[1, 0].set_title('Low threshold')

ax[1, 1].imshow(hight + hyst, cmap='magma')
ax[1, 1].set_title('Hysteresis threshold')

for a in ax.ravel():
    a.axis('off')

plt.tight_layout()

plt.show()