Abstract-I detta dokument föreslår vi en allmän ram för adaptiv lokal tröskelering baserad på ett verifieringsbaserat flertröskelsystem. Objekthypoteser genereras genom binarisering med hjälp av hypotetiska tröskelvärden och accepteras/förkastas genom ett verifieringsförfarande. Det applikationsberoende verifieringsförfarandet kan utformas för att fullt ut utnyttja all relevant information om föremålen av intresse. I detta avseende betraktas vårt tillvägagångssätt som kunskapsstyrd adaptiv tröskel, i motsats till de flesta algoritmer som är kända från litteraturen. Vi använder vårt allmänna ramverk för att upptäcka kärl i näthinnebilder. En experimentell utvärdering visar på överlägsen prestanda jämfört med den globala tröskeln och en metod för upptäckt av fartyg som nyligen rapporterats i litteraturen. På grund av dess enkelhet och allmänna karaktär förväntas vårt nya tillvägagångssätt vara tillämpligt på en mängd andra tillämpningar.
Anpassning av lokala tröskelvärden på grundval av ett kontrollbaserat system för undersökning av flera tröskelvärden föreslås i REF.
Adaptive local thresholding by verification-based multithreshold probing with application to vessel detection in retinal images
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}