自适应阈值算法将前景从背景中分离出来

资 源 简 介

自适应阈值算法将前景从背景中分离出来

详 情 说 明

自适应阈值算法是一种智能化的图像二值化技术，能够有效解决传统全局阈值方法在非均匀光照条件下的局限性。与固定阈值不同，该算法会为图像中的每个像素动态计算最适合的阈值。

核心原理在于将图像划分为多个局部区域，通过分析每个小区域的像素分布特征来确定阈值。常用的局部统计方法包括计算区域均值（均值自适应）或高斯加权平均值（高斯自适应）。当像素值高于该局部阈值时被归为前景，反之则为背景。

对于存在阴影或反光的场景，算法会通过以下机制提升分离效果：首先采用滑动窗口扫描整个图像，在每个窗口内独立计算阈值；然后通过插值处理消除窗口间的边界效应；最后结合噪声抑制策略优化分割结果。这种局部适应特性使其特别适用于文档扫描、车牌识别等实际场景。

光照补偿的实现通常需要配合预处理步骤，比如先进行背景光照估计和均衡化，这样能进一步提升前景目标与复杂背景的分离精度。