内存块分配算法和抖动问题
2010-03-23 18:53
1 内存块分配算法
1.1 最少内存块数
分配给进程的内存块数目是受到限制的，分配的总块数不能超出可用块的总量（除非存在页共享的情况）。另一方面，每个进程也需要有起码最少的块数。很显然，随着分给每个进程块数的减少，缺页率将上升，降低了进程的执行速度。
分给每个进程的最少块数是指能保证进程正常运行所需的最少内存数，它是由指令集结构决定的。因为正在执行的指令被完成之前出现缺页时，该指令必须被重新启动，与此相应，必须有足够的块把一条指令所访问的各个页都存放起来。
而每个进程的最多块数是由可用内存的总量决定的。
1.2 固定分配和可变分配
请求分页系统支持虚拟存储器，可以采用两种内存块分配策略，即固定分配和可变分配。
（1）固定分配策略是分配给进程的内存块数是固定的，并在最初装入时（即进程创建时）确定块数。分给每个进程的内存块数基于进程类型（交互式、批处理型、应用程序型等），或者由程序员或系统管理员提出的建议。当进程执行过程中出现缺页时，只能从分给该进程的内存块中进行页面置换。
（2）可变分配策略允许分给进程的内存块数随进程的活动而改变。如果一个进程在运行过程中持续缺页率太高，这就表明该进程的局部化行为不好，需要给它分配另外的内存块，以减少它的缺页率。如果一个进程的缺页率特别低，就可以减少分配的内存块，但不要显著增加缺页率。
可变分配策略的功能更强，但需要操作系统估价出各活动进程的行为，这就增加了操作系统的软件开销，并且依赖于处理器平台所提供的硬件机制。
1.3 全局置换与局部置换
内存块分配的另一个重要问题是页面置换范围。多个进程竞争内存块时，可以把页面置换分为两种主要类型：全局置换和局部置换。全局置换允许一个进程从全体存储块的集合中选取置换块，尽管该块当前已分给其他进程，但还是能强行剥夺。而局部置换是每个进程只能从分给它的一组块中选择置换块。
采用局部置换策略，分给进程的块数是不能变更的。采用全局置换策略，一个进程可以只从分给其他进程的块里挑选。这样，如果没有别的进程挑选它的块，那么分给该进程的块数就增加了。可以由一个核心进程专门负责页面置换工作。
全局置换算法存在的一个问题是，程序无法控制自己的缺页率。一个进程在内存中的一组页面不仅取决于该进程的页面走向，而且也取决于其他进程的页面走向。因此，相同程序由于外界环境不同会造成执行上的很大差别。使用局部置换算法就不会出现这种情况，一个进程在内存中的页面仅受本进程页面走向的影响。
1.4 内存块分配算法
为每个进程分配内存块的算法主要有三种：等分法、比例法和优先权法。
（1）等分法
为每个进程分配存储块的最简单的办法是平分，即若有m块、n个进程，则每个进程分m/n块（其值向下取整）。
等分法不区分具体进程的需求，“一视同仁”地进行分配。其结果造成：有的进程用不了那么多块，而另外进程却远远不够用。为解决这个问题，可采取按需成比例分配的办法。
（2）比例法
分给进程的块数=进程地址空间大小 / 全部进程的总地址空间 * 可用块总数
上述两种情况下，分给每个进程的块数依据多道程序数目而变。多道程序数增加了，每个进程就要少分一些块。相反，多道程序数少了，分给每个进程的块数可多一些。
（3）优先权法
在上面两种算法中没有考虑优先级问题，即把高优先级进程和低优先级进程一样对待。为加速高优先级进程的执行，可以给高优先级进程分较多内存。如使用比例分配法时，分给进程的块数不仅取决于程序的相对大小，而且也取决于优先级的高低。
2 抖动（Thrashing）问题
置换算法的优劣，直接影响到系统的效率。若选用算法不合适，可能会出现这种现象：刚被置换出去的页，很快又要访问，因而要把它重新调入；可是调入不久又再次被置换出去，这样再访问、再调入，如此反复，使得整个系统的页面替换非常频繁，以致大部分的机器时间都花在来回进行的页面调度上，只有一小部分时间用于进程的实际运算。这种局面就称为系统“抖动”。
产生抖动的原因是系统中多道程序度过高，进程运行缺页率严
般情况下，在多道程序度较小时，随着它的增加，CPU利用率会缓慢增加。当到
达最大值后，多道程序度进一步增大，就出现了抖动，导致CPU利用率急剧下降。
防止抖动发生或者限制抖动影响的方法有多种，但一般都基于调节多道程序度。
（1）采用局部置换策略。如果一个进程出现抖动，它不能从另外的进程那里夺取内存块，从而不会引发其他进程出现抖动，使抖动局限于一个小的范围内。然而这种方法并未消除抖动的发生，而且在一些进程发生抖动的情况下，等待磁盘I/O的进程增多，使得平均缺页处理时间加长，从而延长了有效存取时间。
（2）利用工作集策略防止抖动。
（3）挂起某些进程。当出现CPU利用率、而磁盘I/O非常频繁的情况时，就可能因为多道程序度太高而造成抖动。为此，可挂起一个或几个进程，以便腾出内存空间供抖动进程使用，从而消除抖动现象。被挂起进程的选择策略有多种，如优先权最低的进程、缺页进程、最近激活的进程、驻留集最小的进程和最大的进程等。
（4）采用缺页频度法（PFF，Page Fault Frequency）。抖动发生时缺页率必然很高。这样，通过控制缺页率就可预防抖动。当缺页率太高时，表明进程需要更多的内存块。反之，如果缺页率很低，表示进程可能占用的内存块太多。规定一个缺页率，依此设置相应的上限和下限。如果实际缺页率超出上限值，就为该进程分配另外的内存块；如果实际缺页率低于下限值，就从该进程的驻留集中取走一个内存块。通过直接测量和控制缺页率，就可以预防抖动。
3 工作集
一个页面置换算法的好坏与进程运行的页面走向有很大的关系。虚拟存储系统的有效操作依赖于程序中访问的局部化程度。对于LRU算法而言，局部化程度愈突出，进程运行效率愈高。
局部化可分为两类：时间局部化和空间局部化。时间局部化是指一旦某条指令或数据被访问了，它常常很快又被再次访问，如程序中的循环部分。空间局部化指的是一旦某个位置被访问到，那么它附近的位置也可能很快要用到，如程序中的顺序指令串。这种情况反映在页面走向上，就是在任何一小段时间里，进程运行只集中于访问某几页。
工作集就是一个进程在某一小段时间内访问页面的集合。它是程序局部性的近似表示。
操作系统监督每个进程的工作集并给它分配足够工作集所需的内存块。若有足够多的额外块，就可装入并启动另外的进程。如果工作集的大小增加了，超出可用块的总数，操作系统要选择一个进程让它挂起，把它原来占的块分给别的进程。
这种工作集策略可防止抖动，同时保持尽可能高的多道程序度，从而使CPU的利
用最优。
实现工作集模型的困难是怎样保持工作集的轨迹。
有些抖主玩了几个月，都不知道自己领域的潜在客户需求和喜好，天天盼着热门涨粉，也不知道为什么热门和不热门，为什么涨粉和不涨粉。 我们操作的每一个细节都是根据数据来判断，不断校正，我们上传视频之后会立刻观察每一项数据。 抖音怎么持续上热门，持续赚钱，这就需要对视频数据分析。 玩抖音，除了内容，最重要的就是数据分析，很多抖主粉丝涨到一定的程度时就遇到了瓶颈期，粉丝不在往上涨，中途如果增加产品，不知道怎么来调整产品方案从新调整内容。 只有通过数据分析才能判断出来我们的抖音15秒视频做的怎么样，是否收到用户喜欢，我们也知道大概怎么去调整我们的视频内容。通过粉丝行为数据分析能够找到粉丝的喜好，需求，当下急切想要的内容，为下一步制作视频内容，打造用户需求的产品做准备。 在运营抖音号时，我们通过抖音的数据来调整内容方案，产品方案，引流方案，变现方案。 数据分析我们的视频火不火，能不能上热门，上热门的概率是多少，这些是怎么判断出来的，说白了全靠数据粉丝+我们的第六感（感觉）+调整测试。
关于数据的分析，我们刚开始玩抖音的时候可能用不到，随着我们的视频越做越多，越做越火，数据运营就是非常的重要。 说白了，重点的参考就是数据分析，我们分析数据的时候，主要从以下角度出发： ⑴自己视频数据分析 ⑵同行视频数据分析 ⑶热门视频数据分析 ⑷搜索视频数据分析 每一块前期我们花了半个月的时间分析，之后我们每天都要花费半小时到1小时的时间来分析，每天如此。 分析具体细节的时候，我们每个细节都分析的很清晰，不说别的，光分析同行，就要分析几百条，从分析抖音同行，我简单列几个，供大家参考： ①抖音账号名字 抖音的名字就是我们的定位，更是我们个人品牌、公司品牌的一个展示，也方便用户判断我们到底是干什么的，这个名字到底怎么起名是有方法、有技巧，这里给大家一个公式：品牌词（个人姓名）+行业词。
基于熵的图像二值化算法设计二维最大熵分割公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
1设计目的与要求 设计目的 (1)熟悉和掌握MATLAB程序设计方法。 (2)学习和掌握MATLAB图像处理工具箱。 (2)了解图像分割和图像二值化的原理。 (3)掌握图像二值化技术阈值的选取。 (4)将原彩色图像变为二值化后的图像，通过二维最大熵图像分割法对图像进行分割达到预期目的。 设计要求 (1)了解图像变换的意义和手段。 (2)熟悉最大熵和二值化的基本性质。 (3)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像处理。 (4)理解图像分割的原理，了解其应用，掌握最大熵和二值化分割的方法。
2 设计方案 图像二值化 图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特。 征信息的保留。因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。 最大熵原理 最大熵原理：最大熵原理是在1957 年由 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。 图像分割中最大熵的引入：在图像分割中若假定以灰度级T 分割图像，则图像中低于灰度级T 的像素点构成目标物体,高于灰度级T 的像素点构成背景那么各个灰度级在图像分割后的两区域中的概率如下： O ：t i N N ???(0<=i<=t) （） B ： t i N N N - (t+1<=i<=255) （） ? 其中Ni 为图像中灰度级为i 的像素点个数，Nt 为灰 度级从0～t 的像素点总和，N 为图像总像素点，t 为假定灰度阈值T 。 ) l og()(0 t i t i N N N N H ∑ -= ??? ? (0<=i<=t) ? ? （）
抖音上热门的3个核心算法，你学会了吗？ 在公众号上面，如果我们没有足够多的粉丝基数，那我们发的内容阅读量就会比较低，但是在抖音平台，哪怕你没有任何名气，没有一个粉丝，完全的零流量也可以在很短的时间内打造出一个百万精准的粉丝大号。只要你做出了优质的内容，抖音平台会自动的分配精准流量给你，因而带来大量的曝光度，收割大量的粉丝和关注度。在这些前提下，我们首先需要知道抖音背后的推进算法机制，只有掌握了算法机制，才能根据其算法不断的调整内容，引起大流量的曝光。那抖音是如何推荐作品的，也就是说我们的作品上热门，他的原理是什么？主要围绕这三个关键词，分别是流量池，层层推荐以及时间性。首先，我们先讲一下流量池，第一个，不知道我们玩过抖音的朋友有没有发现，就是刚刚发布的作品都会有那么几百个播放量，这个是抖音自动为我们的作品分配的流量。所以说不管你发布的作品是好是坏，只要不违规通过了，多多少少都会有人观看的，这个就是播放量，这个是我们的流量池，但是很多粉丝发现，我的作品最开始都是几百个播放量，怎么后面越来越少，甚至没有了，这个要么就是我们的作品违规了，要不然就是作品质量太差，慢慢可能就会降低你的推荐，缩小流量池，甚至是零播放。在抖音内容为王，优质的作品为王。第二个层层推荐，当我们的作品进入流量池之后，接下来就看我们的作品在流量池的表现情况，系统它会先放到小的流量池，先看你的表现情况。如果观看的用户反馈的很不错，那么系统就会把你放到更大的流量池当中。如果依旧用户的反馈很不错，那么系统就会继续放大，放大到更大一点的流量池。因此啊，如果表现越好，这个流量池就会越来越大。这个就是抖音，他会给我们不断的增加，不断给我们加推送，直到停止。至于能不能得到推荐，能够得到多少的推荐，就看我们抖音的作品，和我们以往抖音账号的表现。那我们先讲一下作品在流量池的表现，再讲抖音账号在过去的表现。第一个，作品在流量池的表现，表现越好，推进的流量就越多。抖音是如何判断这个作品是不是应该推进了呢？有五个表现，第一个，点赞数量，我们看到抖音的点赞或者双击屏幕就会收藏到我们的喜欢的列表。这个点赞越多，越有利于上热门，这里大家可以去研究一下用户为什么会给你点赞，或者说别人的作品为什么会产生这么多的点赞。原因是什么，其中内容吸引力又在哪里？，这是大家需要多多思考的。这个有利于我们之后做出受欢迎的作品。第二个就是用户观看时长，也就是用户对我们内容质量度以及创意度的一种评定，广告视频没有人喜欢看，也没有人喜欢给双击，给转发关注，作品自然就比较难上热门，难以获得平台的推进。虽然抖音只有十五秒的视频，但现在开通了一分钟的长视频。但是老师不建议大家去开通，去拍一分钟的视频。如果用户，他只看了五秒钟就刷到下一个视频，那说明我们的视频质量，内容不怎么样，也就是不能收到用户的喜欢，平台自然就不会给热门，不会给你太多的推荐。因此啊，用户观看时长特别重要，我们必须要站在客户的角度去思考如何制作出用户喜欢的视频。第三，就是停顿数量很多，但是评论少的可怜，就这种量差，也需要引起我们的高度重视，就是如何在短视频内容的基础上，找到引导用户来评论的方法。怎么样去引导评论，也是需要我们去关注的。第四，转发数量，好的内容自然就会赢得大家的纷纷的转发，转发本身就可以带给我们精准的流量。别人为什么会转发你的抖音视频，或者说你为什么要转发别人的抖音视频，这就是我们平时需要关注的。第五，关注的数量。也就是说，我们说了涨粉量，关注数量分为两个方面，一个是当前作品带给我们的关注量。另一个是我们的账号定位，也就是我们过往账号发布的作品带给我们的涨粉量。很多时候我们关注抖音号都会去看他的主页作品，再决定
按键电路：常用的非编码键盘,每个键都是一个常开开关电路。 按键消抖： 通常的按键所用开关为机械弹性开关,当机械触点断开、闭合时,电压信号小型如下图。由于机械触点的弹性作用,一个按键开关在闭合时不会马上稳定地接通,在断开时也不会一下子断开。因而在闭合及断开的瞬间均伴随有一连串的抖动,如下图。抖动时间的长短由按键的机械特性决定,一般为5ms～10ms。这是一个很重要的时间参数,在很多场合都要用到。 按键稳定闭合时间的长短则是由操作人员的按键动作决定的,一般为零点几秒至数秒。键抖动会引起一次按键被误读多次。为确保CPU对键的一次闭合仅作一次处理,必须去除键抖
动。在键闭合稳定时读取键的状态,并且必须判别到键释放稳定后再作处理。按键的抖动,可用硬件或软件两种方法。 <1> 硬件消抖：在键数较少时可用硬件方法消除键抖动。下图所示的RS触发器为常用的硬件去抖。 图中两个“与非”门构成一个RS触发器。当按键未按下时,输出为1;当键按下时,输出为0。此时即使用按键的机械性能,使按键因弹性抖动而产生瞬时断开（抖动跳开B）,中要按键不返回原始状态A,双稳态电路的状态不改变,输出保持为0,不会产生抖动的波形。也就是说,即使B 点的电压波形是抖动的,但经双稳态电路之后,其输出为正规的矩形波。这一点通过分析RS触发器的工作过程很容易得到验证。 <2> 软件消抖：如果按键较多,常用软件方法去抖,即检测出键闭合后执行一个延时程序,产生5ms～10ms的延时,让前沿抖动消失后再一次检测键的状态,如果仍保持闭合状态电平,则确认为真正有键按下。当检测到按键释放后,也要给5ms～10ms的延时,待后沿抖动消失后才能转入该键的处理程序。按键消抖
玩抖音，很多朋友以为数量到了，就容易上热门，但是如果用户不喜欢，发再多抖没用。热门是有一套算法，符合算法就容易上，不符合就不上，而这套算法就是由用户行为数据决定的。 很多人玩抖音，以为玩抖音就是发视频就可以了，真是这样吗，玩过一段时间就会生有体会，没推荐，没流量，突然提示违规了，一切都很被动，为什么别人的视频就上热门，为什么你的就是不热门，没人看，决定这一切的就是抖音平台对内容的推荐算法。 上热门很多新手都以为是平台给的，其实是你的粉丝决定的，这篇文章来详细解析。 什么是算法：可以理解为，抖音对上热门的评判标准，其实，对于个人来讲，这是一个好事，算法可以让很多小白，即使没有任何背景的个人和大号，明星在同一个起点上，都靠内容来说话，抖音不管你是谁，就这么简单。 所以，玩抖音某方面也可以说就是做用户喜欢的内容，决定热门的，不是平台而是你的客户，看完先的文章就明白了。 在抖音算法面前人人平等，只看作品，不看人。每个人都有机会在上面“露脸”，都有机会获得大的曝光率。 在抖音，如果视频没热门，等于视频没流量、也就没人关注，那就更别谈什么精准引流、卖货了。 做抖音别想着走捷径，踏踏实实创作与定位领域相关的优质内容才是王道。
这是获得抖音平台海量推荐核心标准，我们必须研究透彻抖音的推荐算法。 在讲解抖音推荐算法之前，先说说抖音推荐算法的好处，明白了好处，你就清楚抖音15秒内容应该朝着哪些方向去制作。 我们只需要知晓抖音的推荐算法，然后我们围绕着算法制作优质的15秒视频内容即可，不断的去优化15秒内容即可，流量会越来越大。 抖音推荐算法的好处： ①让每一个有能力做出优质视频的抖音创作者，得到了跟百万粉丝、千万粉丝大号公平竞争的机会，不会因为你刚来，就遏制你。 ②遏制了垃圾视频的发展（搬运+用户不喜欢的），要么限流，要么直接干掉。 ③放任优质视频的传播（原创+用户喜欢），尤其是垂直定位的抖音号更受用户欢迎，受到平台的优待。 ④帮助真正想玩抖音的人优化视频，获得更大的曝光量，想办法帮助优质作者涨粉、赚钱，各种福利政策奖励给抖音作者。 那抖音是如何推荐作品的，也就是我们作品上热门的原理是什么，这里给大家讲解一下： ①流量池 ②层层推 ③时间性
实验五按键消抖 一. 实验目的 1. 掌握QuartusII的硬件描述语言设计方法 2. 了解同步计数器的原理及应用 3. 设计一个带使能输入、进位输出及同步清零的增1四位N (N<16)进制同步计数器 二. 准备知识 在按键使用的过程中，常常遇到按键抖动的问题，开关在闭合（断开）的瞬间，不能一接触就一直保持导通（断开），因为开关的机械特性，重要经历接触－断开－再接触－再断开，最终稳定在接触位置，这就是开关的抖动，即虽然只是按下按键一次然后放掉，结果在按键信号稳定前后，竟出现了一些不该存在的噪声，这样就会引起电路的误动作。在很多应用按键的场合，要求具有消抖措施。按键抖动与开关的机械特性有关，其抖动期一般为5-10ms。 键按下 键稳定 前沿抖动后沿抖动 图5.1 按键电平抖动示意图 按键的消除抖动分为硬件消除抖动和软件消除抖动。硬件消除抖动一般采用滤波的方法，通常在按键两端并联一个1~10u左右的电容，有时这样也不能完全消除按键的抖动。软件消除抖动的方法有多种，常用的是延时扫描和定时器扫描。延时扫描其原理为：检测到按键操作后延时一端时间(如10ms)后，再检测是否为仍然为同样的按键操作状态，如果相同，就认为是进行了按键操作，然后对该操作进行相应的处理。定时器扫描的原理是：每隔一端时间(几毫秒)扫描一次键盘，如果连续两次(或3次)的所获得的按键状态相同，就输出按键状态，然后再对这种按键状态进行处理，这里的扫描时间间隔和连续判断按键状态的次数是有关系的，一般总时间要大于按键的抖动期。如果总时间太长，则感觉按键迟钝，太短可能不能完全消除抖动，要根据实际的情况合适的选择。 在实际电路设计中，经常采用的是软硬件相结合对按键进行消除抖动的处理方法。 本实验采用的方法：实验箱按键的硬件电路是共阳极电路，按下按键时输出到FPGA管脚的电平为低电平，松开按键时为高电平。我们采用5ms的定时器扫描FPGA管脚电平，如果连续3次为低电平时，存储连续按键状态的次数CNT的值加1，直到该计数值等于10（或再大一些），就不再累加(防止长按该值溢出而重新计数)，此时认为按键已稳定，输出按键操作标志；在该过程中，一旦FPGA管脚电平为低电平就对CNT复位清零并同时对按键操作标志位复位，即一个异步复位。 本实验采用的方法：实验箱按键的硬件电路是共阳极电路，按下按键时输出到FPGA管脚的电平为低电平，松开按键时为高电平。我们采用5ms的定时器扫描采样FPGA管脚电平，如果连续3次为低电平时，可以认为此时按键已稳定，输出一个低电平按键信号；继续采样的过程中如果不能满足连续3次采样为低，则认为键稳定状态结束，这时输出变为高电平(连线3次采用信号相“或”)，
指纹图像二值化算法的分析和比较 1引言 指纹作为人体的重要特征，因其具有唯一性和终生不变性，已经成为生物识别领域的重要手段。它不仅应用于公安司法系统的犯罪识别，而且还广泛应用于如一些保密系统的身份验证，成为生物识别领域的新热点。在指纹自动识别系统中，图像采集设备所得到的图像是一幅含有较多噪声的灰度图，必须经过预处理，除去大量的噪声信号，得到一幅纹线清晰的点线图，才能进行指纹特征的提取和匹配。指纹图像的预处理是正确地进行特征提取、比对等操作的基础,而二值化是图像预处理中非常重要的一步，也是指纹细化并提取特征前的重要步骤。 不同的二值化经常会对后续的步骤产生极大的影响，常用的二值化方法由于仅仅利用了图像的灰度信息,没有考虑指纹图像自身的方向结构特点，对指纹图像的二值化效果不理想. 本文首先对常用的二值化算法进行了讨论，并主要通过实验比较了两种特别针对指纹图像的二值化算法。 通常认为一个好的针对指纹图像的二值化算法应满足以下几点要求[f。1]： ●保持纹线的原始走向； ●相关领域内指纹的纹线走向基本一致； ●避免造成指纹纹线的中断和粘连； ●避免生成虚假指纹纹线； ●纹线间的间距变化平稳； 2图像的二值化算法 在很多情况下，图象是由具有不同灰度的两类区域组成的。如在指纹图象中，指纹脊线和谷线就由不同的灰度构成，通常脊线要比谷线暗。所谓灰度图象的二值化就是通过设定阀值，把它变为仅用两个灰度值分别表示图象的前景和背景颜色的二值图象。图象的二值化可以根据下面的阀值来处理: 假设一幅灰度图的像素值为ｆ(ｉ，ｊ)∈(ｒ1，ｒ2 ，…，ｒm)，设有一阀值为Ｔ=ｒi ，1≤ｉ≤ｍ，则: 二值化的方法很多，关键在于阀值Ｔ的选取。而Ｔ的取值方法又取决于二值化的技术。Ｔ的选择有基于由点的像灰度值单独决定的、有由像素的局部特征决定的、也有基于全局像素决定的。阀值可以分为两类:全局阀值和局部阀值。 1)全局阈值 全局阈值是在整个图像中将灰度阈值的值设置为常数。如果背景的灰度值在整个图像中可以合理的看作恒定，而且所有的物体于背景都具有几乎相同的的对比度，那么只要选择了正确的阈值，使用一个全局阈值可以得到非常好的的效果。代表算法有最大类间方差法(OSTU方法)。 OSTU方法计算简单，稳定有效，是实际应用中经常采用的方法。但是它对噪声和目标大小十分敏感，仅对类间方差是单峰的图像有较好效果。当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能为双峰或多峰，此时OSTU方法就会失效。 2)自适应阈值 自适应阈值化算法也称动态局部阈值化算法。所谓动态是指根据每个像素及其邻域像素的灰度值情况动态地计算分割所需的阈值，如：Bernsen算法，它对图像上的每个点以之为中心取一个局部窗口，则该点的阈值为窗口中最大灰度和最小灰度的平均，依次对每个点根据其阈值进行二值化。 4．基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法
1设计目的与要求 1.1 设计目的 (1)熟悉和掌握MATLAB程序设计方法。 (2)学习和掌握MATLAB图像处理工具箱。 (2)了解图像分割和图像二值化的原理。 (3)掌握图像二值化技术阈值的选取。 (4)将原彩色图像变为二值化后的图像，通过二维最大熵图像分割法对图像进行分割达到预期目的。 1.2 设计要求 (1)了解图像变换的意义和手段。 (2)熟悉最大熵和二值化的基本性质。 (3)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像处理。 (4)理解图像分割的原理，了解其应用，掌握最大熵和二值化分割的方法。
2 设计方案 2.1 图像二值化 图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特。 征信息的保留。因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。 2.2 最大熵原理 最大熵原理：最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。 图像分割中最大熵的引入：在图像分割中若假定以灰度级T 分割图像，则图像中低于灰度级T 的像素点构成目标物体,高于灰度级T 的像素点构成背景那么各个灰度级在图像分割后的两区域中的概率如下： O ：t i N N (0<=i<=t) （3.2.1） B ： t i N N N - (t+1<=i<=255) （3.2.2） 其中Ni 为图像中灰度级为i 的像素点个数，Nt 为灰度级从0～t 的像素点总和，N 为 图像总像素点，t 为假定灰度阈值T 。 ) l og()( t i t i N N N N H ∑-= (0<=i<=t) （3.2.3） ) log()( t i t i B N N N N N N H ---=∑ (t+1<=i<=255) （3.2.4）
玩抖音最关心的是热门，因为只有上了热门才能粉，有粉丝才能变现。 有很多玩家知道热门算法，但不知道热门算法具体有什么好处。 很多刚接触的抖主会想，抖音有那么多公司，企业，团队，我是一个人能玩抖音吗。 在抖音我们可以看到，有的抖主发几十上百个视频，只有几百上千粉丝。 而有的抖主发几个作品就能涨几十上百万粉丝，决定这一切的就是抖音热门算法。 入住任何平台，先要熟悉平台的规章制度，和推荐算法原理。 无论是百度，今日头条，微信，抖音，对于作品的推荐，都有一套完善的推荐算法。 回想下，我们去刷抖音，刷淘宝，为什么下次在刷时，推荐的内容和上次的都差不多。
因为我们在一个平台的浏览痕迹会被记录，平台会通过这个浏览痕迹给贴上标签。 贴标签，其实就是把用户分类，我们发的作品审核通过后，平台会根据账号的定位，关键词，视频内容，来推荐给已经贴好标签的用户。 既然热门算法这么重要，李君羊我接下来带领各位抖主一起来了解有关算法那些事。 一，热门算法原理 算法可以简单理解为，抖音对上热门的评判标准，其实，对于个人来讲，这是一个好事。 算法可以让很多小白，即使没有任何背景的个人和大号，明星，同在一个起点上，都靠内容来说话，抖音不管你是谁，就这么简单。
大的平台必须要有算法，不然没办法维持正常运转，算法就是一套评判机制，这套机制对平台的所有用户都有效。 无论是观看者，还是内容生产者，很多时候我们又是观看者也是内容生产者。 我们在平台上的每一个动作简称用户行为（浏览痕迹），平台根据这些行为来判断我们的账号性质。 并将我们分为优质用户、沉默用户、流失用户、可挽回用户等。 还会判断我们是否为营销号，有没有违规操作，如果有，平台就会将我们的账号关进小黑屋（简称限流）。 如果判断出我们是一个优质的原创内容生产者，平台就会给予一定扶持和流量推荐。 二，算法有什么用
一种软件去除键抖动的方法 一种软件去除键抖动的方法 摘要：单片机控制系统中大多使用控制键来实现控制功能。消除按键瞬间的抖动是设计者必须要考虑的问题。本文介绍一种很实用的软件去抖动方法，它借助于单片机内的定时中断资源，只要运算一下逻辑表达就完成了去抖动。这个方法效率高，不耗机时且易实现。文中使用的逻辑表达式由简单卡诺图和真值表推出，使该方法的机理容易理解。文中还提供用C51单片机编程语言编写的实用例程。关键词：单片机键处理控制系统去抖动键盘概述在单片机控制系统中，通过按键实现控制功能是很常见的。对按键处理的重要环节是去抖动，包括去除按下和抬起瞬间的抖动。去抖动的方法有很多种，如使用R-S触发器的硬件方法、运用不同算法的各种软件方法等。硬件方法会增加成本和体积，对于按键较多的矩阵式键盘，会用硬件方法；软件方法用的比较普遍，但有一种加固定延时的去抖动法效率最低，它以无谓地耗费机时来实现去抖动。此处介绍的是一种软件方法。简单说来是一种运算法，配合定时中断读取按键，通过运算逻辑表达式：Keradyn=KtempKinput+Kreadyn-1(Ktemp⊙Kinput)(1) Ktemp=Kinput(2) 可以获得消除抖动的按键消息。这种方法效率高，不需耗时的循环等待，而且算法简单、使用方便。一、基本原理由于按键的按下与抬起都会有10～20ms的抖动毛刺存在，因此，为了获取稳定的按键信息，须要避开这段抖动期。设置3个变量Kready、Ktemp和Kinput，并设置定时中断周期为20ms。在定时中断服务程序中读取按键，并把读取的数据存于变量Kinput中。变量Kready中是所需要的稳定的按键信息；Ktemp是中间变量，它的值是上一次的Kinput。根据当前按键的状态，考虑到Kready中是20ms抖动后的有效键信息，则Kready、Ktemp和Kinput之间，在不同时刻的状态关系如表1所列。表 1 时刻KreadyKtempKinput1000200130104001511161117110810191101000011000 时刻1为没有键按下的初始状态；时刻2的Kinput为1，但时刻3的Kinput又变为0，说明时刻2的Kinput为1并不是有键按下，可能只是干扰，所以Kreqdy为0；时刻4同时刻2的情况类似，但是时刻4和时刻5时Kinput都为1，说明有按键按下，在时刻5时Kready为1；虽然时刻7时Kinput为0，但时刻5、6、
全网最全的零基础抖音运营攻略 如今这个年头,做什么赚钱最容易？我觉得还是做抖音 . 抖音全球月活跃用户数高达30亿,藏在巨大流量背后的,是无法估量的经济效益和赚钱机会 . 靠抖音年赚百万,千万的成功例子,比比皆是,源凯就不举例子了,相信大家已经看到过很多很多 . 今天分享的干货：从0到1抖音运营最全攻略,整篇干货,希望能对那些在抖音赚钱的人提供动力（建议收藏） 文章大纲如下： （1）做抖音前的一些准备工作 （2）抖音算法,推荐机制解析 （3）抖音养号攻略和注意事项 （4）抖音日常运营中的实用工具 （5）运营抖音过程常见问题汇总 （6）抖音运营方法总结 1：做抖音前的准备工作 （1）账号注册 不管是批量操作抖音号还是单号操作,大家记住一个规则：一机、一
卡、一号,为了降低风险,这个抖音号只在当前手机登陆,其余手机不再登陆,不要随便变换IP,更换账号 . 手机推荐,小米、荣耀等,价值500-1000左右即可 . （2）账号定位 账号定位实际上定位的是：变现方式和目标人群 . 所以,必须进行精准定位,一个抖音号只定位一类目标人群,只做垂直领域,这样我们操作抖音号的难度降低很多倍 .抖音账号定位越垂直,账号权重越高 . 如果一天发美食,一天发舞蹈,再过两天发明星,不仅无法吸引垂直领域的粉丝关注,而且还会导致账号权重降低,获得的初始推荐流量变少 . 一个好的抖音账号定位,可以帮助我们快速涨粉、快速引流、快速变现,抖音账号定位越精准、越垂直,粉丝越精准,变现越轻松,获得的精准流量就越多 . 账号定位,目前抖音比较热门内容主要分为这么几类,供大家参考： ①颜值类的：小哥哥、小姐姐、萌娃、萌宠 . ②才艺表演类：技术流、舞蹈、手工、唱歌、特效、配音、美术、搞笑、画画、编发等等 . ③兴趣类：健身、动漫、美食、美妆、情感、摄影、影视、音乐、街拍 . ④教学类：PS教学、办公软件、抖音运镜、母婴知识、亲子知识、
车牌识别中二值化方法的研究与实现 摘要：在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中，因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的，因此对图像的二值化是非常关键的一步。二值化最主要的是阈值的确定，文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法，发现这些方法不够理想，然后提出几种新的方法——基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法；考虑到光照变化以及定位出的车牌周边环境和自身干扰等因素，提出了一种新的车牌二值化的方法，这种方法结合了高斯拉普拉斯算子法和迭代法；而不均匀光照下的图像二值化是数字图像处理中的另一个难题．为此，本文提出一种解决办法，首先使用同态滤波去掉车牌图像的不均匀光照的影响，然后使用改进的Bernsen算法对车牌图像进行二值化。实验表明，这三种方法在进行车牌图像二值化处理时效果比较理想。 关键词：车牌识别；二值化；高斯拉普拉斯算子；图像直方图；不均匀光线 Realize and Research on binarization method of license plate recognition Abstrac t:During the research for the license plate recognition based on the Distal Image Processing Technology，because the location and segmentation of license plate are usually based on the binarized image，the image binaryzation is a key step．The most important part of the image binaryzation is the determination of threshold．In this paper，severalmethods have been compared，and also the basic principles and computer simulation results of inter-class varimaxand maximum entropy method have been analyzed．But we have found that these methods are not optional when used to process vehicle license plate images．Therefore，a new method has been put forward，which is the arithtactic of license plate image binarization based on image histogram．Considering the changes of illumination，the surrounding environment of the license plate and the license plate itself，a new method of taking threshold value of binarization is introduced．This method combines the Gauss-Laplace method and the iteration method．It is a difficult task to binarize image under nonuniform illumination．A new method is presented as follows：at first，it enhances the plate image quality by homomorphic filtering to eliminate the bad effect of the nonuniform illumination；then，binarizes the plate image by a improved Bernsen algorithm．It has been proved that the three methods are well when used to process vehicle license plate images． Key words:Vehicle license plate recognition, binary, gaosilapulasi operator, image histogram, uneven light
【012】按键消抖 点击数：919 发布日期：2006-6-23 19:29:00 【收藏】【评论】【打印】【编程爱好者论坛】【关闭】 参考: 《单片机原理及接口技术》（李朝青） 按键电路：常用的非编码键盘，每个键都是一个常开开关电路。 按键消抖： 通常的按键所用开关为机械弹性开关，当机械触点断开、闭合时，电压信号小型如下图。由于机械触点的弹性作用，一个按键开关在闭合时不会马上稳定地接通，在断开时也不会一下子断开。因而在闭合及断开的瞬间均伴随有一连串的抖动，如下图。抖动时间的长短由按键的机械特性决定，一般为5ms～10ms。这是一个很重要的时间参数，在很多场合都要用到。 按键稳定闭合时间的长短则是由操作人员的按键动作决定的，一般为零点几秒至数秒。键抖动会引起一次按键被误读多次。为确保CPU对键的一次闭合仅作一次
处理，必须去除键抖动。在键闭合稳定时读取键的状态，并且必须判别到键释放稳定后再作处理。按键的抖动，可用硬件或软件两种方法。 <1> 硬件消抖：在键数较少时可用硬件方法消除键抖动。下图所示的RS触发器为常用的硬件去抖。 图中两个“与非”门构成一个RS触发器。当按键未按下时，输出为1;当键按下时，输出为0。此时即使用按键的机械性能，使按键因弹性抖动而产生瞬时断开（抖动跳开B），中要按键不返回原始状态A，双稳态电路的状态不改变，输出保持为0，不会产生抖动的波形。也就是说，即使B点的电压波形是抖动的，但经双稳态电路之后，其输出为正规的矩形波。这一点通过分析RS触发器的工作过程很容易得到验证。 <2> 软件消抖：如果按键较多，常用软件方法去抖，即检测出键闭合后执行一个延时程序，产生5ms～10ms的延时，让前沿抖动消失后再一次检测键的状态，如果仍保持闭合状态电平，则确认为真正有键按下。当检测到按键释放后，也要给5ms～10ms的延时，待后沿抖动消失后才能转入该键的处理程序。
图像二值化算法研究与实现 摘要：图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对VC++ 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了图像二值化算法以及利用VC++软件工具进行算法的实现。论文重点实现了图像分割技术中常用灰度图像二值化算法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；二值化；VC++； 1.引言 1.1 图像与数字图像 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 数字图像：数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。图像处理的基础是数字，主要任务是进行各种算法设计和算法实现。 图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。初创期开始与20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理。在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特别是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够担当起图形图像处理的任务。超大规模集成电路（Very Large Scale Integration, VLSI）的出现更使处理速度大大提高，设备造价也进一步降低，极大地促进了图形图像系统的普及和应用。20世纪90年代是图像处理技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求极高。 1.3 图像二值化原理及意义 图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设定某一阈值将灰度
上热门核心标准，就是用户喜欢的内容，而不是我们认为专业，震撼的作品，也不是我们喜欢的作品。 一定要记住，内容是用户喜欢，不是我们喜欢。 想让自己的作品上热门，获得平台大量推荐，首先要做的就是，了解平台获得推荐流量的原理，也就是抖音推荐算法。这样咱们才能利用抖音平台，来涨粉，引流，卖货，而上热门的核心就是高质量的内容。 很多朋友认为数量到了，就容易上热门，但是如果用户不喜欢，发再多都没用，还会被平台判定位为，低质量内容创造者。 上热门有一套推荐算法，符合算法就容易上热门，不符合就上不去，而这套算法，就是由用户行为数据来决定的，在抖音热门，不看人，只看作品，在抖音面前人人平等。 在抖音上，只要你看过几个视频，抖音就能大概知道你的喜好，并主动推荐类似的视频给你，抖音是怎么看出来的，实际上就是抖音个性推荐算法。 抖音会通过分析数据，比任何人都了解你的兴趣爱好，因为我们的每一个行为，都会被系统记录。 推荐的内容都是我们想看到，和喜欢看的，所以，刷抖音的人越来越多，抖音会把我们平时观看的行为，记录下来。
一个作品是否能被粉丝，完整的观看，双击爱心，评论，转发，关注，私信，搜索，主页访问量都会被记录，简称大数据。 比如，我们看了一个视频之后，接着又点击头像进入个人主页，然后继续看其他的作品，又关注他的抖音号，这个喜欢程度是不一样的。 在抖音上只看作品，每个人抖音机会在上面露脸，都有机会获得更大的曝光量。 随着用户的增长，抖音上的作品会越来越多，这些作品只有通过算法，才能更好有效的分发出去。 用户在筛选作品的时候，也更容易找到符合自己喜好的作品。因此，抖音算法，让每一个有能力产出优质内容的人，得到了跟大号公平竞争的机会。 更多抖音运营技巧百度搜李君羊，记住，在抖音，内容为王，只看内容看不人。 我们的视频是如何被推荐的，抖音是根据什么来判断，用户是否喜欢我们的视频的呢，根据以下三个点来推荐。 1.初始流量。 2.叠加推荐。 3.时效周期。
按键消抖 无论Nexys4开发板还是zedboard开发板，开发板上的按钮和拨动开关都是机械弹性开关，当机械触点断开、闭合时，由于机械触点的弹性作用，一个按键开关在闭合时不会马上稳定地接通，在断开时也不会一下子断开。因而在闭合及断开的瞬间均伴随有一连串的抖动，为了不产生这种现象而作的措施就是按键消抖。 在时序逻辑电路中，我们通常需要手动产生一个上升沿或者一个下降沿，如将拨动开关拨上去（由0到1），这样就产生了一个上升沿；吧拨动开关从上面拨下来（由1到0），这样就产生了一个下降沿。如果开关有机械抖动的话，那么将开关从下拨到上或从上拨到下面，就会产生若干个上升沿或下降沿，如图1，这样电路就会产生意想不到的情况。因此，如果将拨动开关当作时钟使用，必须对其进行消抖。 抖动时间的长短由按键的机械特性决定，一般为20ms左右。 图1 按键抖动图 消抖是为了避免在按键按下或是抬起时电平剧烈抖动带来的影响。按键的消抖，可用硬件或软件两种方法。 硬件消抖
在键数较少时可用硬件方法消除键抖动。图2所示的RS触发器为常用的硬件去抖电路。 图2 利用RS触发器消除按键抖动 图中两个“与非”门构成一个RS触发器。当按键未按下时，输出为0;当键按下时，输出为1。此时即使用按键的机械性能，使按键因弹性抖动而产生瞬时断开（抖动跳开B），只要按键不返回原始状态A，双稳态电路的状态不改变，输出保持为0，不会产生抖动的波形。也就是说，即使B点的电压波形是抖动的，但经双稳态电路之后，其输出为正规的矩形波。 软件消抖 如果按键较多，常用软件方法去抖，即检测出键闭合后执行一个延时程序，20ms左右的延时，让前沿抖动消失后再一次检测键的状态，如果仍保持闭合状态电平，则确认为真正有键按下。当检测到按键释放后，也要给20ms左右的延时，待后沿抖动消失后才能转入该键的处理程序。
科技信息 SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION 2011年第23期0引言 指纹识别技术是当前生物识别技术中应用最为广泛的一种。自动指纹识别的关键技术包含指纹预处理，指纹特征提取，指纹特征匹配几方面。实际得到广泛应用的指纹特征匹配多是基于指纹细节点特征。指纹细节点特征的提取通常在细化二值指纹图像上进行。图像二值化就是根据一定的规则，将一幅图像变为只用两阶灰度表示的黑白图像。二值化指纹图像中通常黑像素表示指纹的脊线，而白像素表示指纹的谷线和背景区。 1指纹图像二值化算法分析 指纹图像二值化方法主要有两种：灰度阈值分割法和邻域分析法。目前，自动指纹识别系统中应用的灰度阈值分割二值化算法根据阈值选取方式的不同可以分为全局固定阈值法和局部自适应动态阈值法。 1.1全局固定阈值法 全局固定阈值法一般根据整幅指纹图像前景区的灰度直方图分布选择一个合适的判断阈值，对整幅指纹图像进行二值化处理。该算法在指纹图像对比度较好的情况下，统计直方图的两个峰值比较明显，能够选择合适的阈值对指纹图像进行二值化处理。但该判定阈值的选择完全依赖于统计直方图，抵抗噪声干扰的能力较弱。另外，采集到的指纹图像中心区域和边缘区域的灰度分布一般难以达到一致，故全局固定阈值二值化算法并不能很好地适应实际处理的要求。1.2局部自适应动态阈值法 局部自适应动态阈值法是将整幅指纹图像分块，结合各块图像的自身特点，为每块图像分别选取不同的阈值，对各块指纹图像区域进行二值化处理。分块大小的设定和局部判决阈值的选取对指纹图像二值化效果起着关键作用。最佳的分块大小应该选取指纹图像纹线的整数倍距离，实际应用中很难精确地确定出指纹纹线距离，而且同一指纹图像的各区域纹线距离并不总是一致的。局部自适应动态阈值选取的一般依据是：对每块图像选取的阈值应尽量使该块图像内大于该阈值的像素点数和小于该阈值的像素点数大致相等。 该类算法实现的一般步骤为：首先对整幅指纹图像进行分块；然后根据某一规则确定局部灰度阈值T ；最后将方块中每个像素的灰度值与T 值比较。如果低于灰度阈值T 则视为脊线点，置为0；反之则视为谷线点，置为255。通常阈值T 取块内灰度均值较为简单，但抗噪能力较差。下面对现有的局部阈值选取方法进行分析。 文献[2]将指纹的方向信息引入到二值化处理过程中，综合考虑指纹的方向信息和自适应选择局部阈值，提出了一种结合方向信息的自适应局部阈值二值化算法。局部阈值确定采用迭代法，首先将指纹图像分成W ×W 的块，计算每块的平均灰度值；然后分别计算该区域内大于等于阈值T 的像素点个数N H 和小于阈值T 的像素点个数N L ；当|Nh-Nl|≤α(α=W ×W ×10%)时，则T 为阈值,否则循环调整T 值，直到得到满足上述不等式条件的阈值T 。根据沿指纹脊线方向上的像素灰度阶近似一致的特点，制定二值化规则。具体参见文献[2]。 文献[3]在文献[2]的基础上有所改进，计算局部阈值时综合考虑周边邻域像素的影响，采用块重叠的方式求取阈值T ，并对块内像素进行分类二值化。对二值化图像根据指纹纹理特点和方向信息进行去除粘线，消除孔洞的处理，在一定程度上提高了算法的鲁棒性和抗噪能力，但同时也增加了算法复杂度，降低了处理效率。 文献[4]指出对于一幅指纹图像，由于在脊线和谷线的分界处灰度的变化最大，不确定性最高，以脊线和谷线分界处灰度阶作为分割阈值得到的信息熵最大。文献[5]利用此结论将信息熵引入到指纹图像二值化算法中，先对指纹图像进行分块处理，提取指纹图像有效区域，然 后求取使局部信息熵最大的灰度值作为判决阈值进行二值化处理。该算法对噪声具有鲁棒性，能够有效实现对指纹图像的二值化，提高了细节特征提取结果的准确率，但灰度阈值的计算复杂度较大。1.3邻域分析法 邻域分析法充分利用指纹图像纹线的连续性和脊线谷线相间隔的特点。若指纹图像的某一点在脊线上，则与该点相邻的切线方向上的像素点也应位于脊线上，而该点纹线方向的垂直方向上的点应位于谷线上。因此，对于脊线上的点来说，沿纹线方向的灰度均值较小，沿纹线方向的垂直方向上灰度均值较大。 文献[6]基于指纹图像的这一特点给出一种基于方向信息的指纹图像自适应二值化算法。具体算法为：对于前景区域每一像素点g(x,y)，以其为中心分别计算纹线方向上的m 个邻域点的加权灰度均值Gh(x,y)和纹线垂直方向上m 个点的加权灰度均值Gv(x,y)；若Gh(x,y)
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