Adaptive Threshold

资 源 简 介

Adaptive Threshold

详 情 说 明

自适应阈值是一种智能化的图像二值化技术，它能够根据图像局部区域的像素分布动态调整阈值，相比传统的全局阈值方法更适用于光照不均或背景复杂的场景。其核心思想是将图像划分为多个小区域，在每个区域内独立计算最佳阈值（通常采用邻域均值或高斯加权），从而实现更精准的前景与背景分离。

在实现逻辑上，自适应阈值算法会遍历每个像素点，以该点为中心确定一个指定大小的邻域窗口，通过窗口内像素的统计特性（如均值或中值）结合预设的偏移常量来确定当前像素的二值化阈值。这种局部自适应的特性使其能有效处理阴影、反光等不均匀光照条件下的图像，常见于文档扫描、车牌识别等实际应用。

OpenCV等计算机视觉库通常提供两种经典的自适应阈值策略：均值法（ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C）和高斯法（ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C），开发者可通过调整窗口大小和偏移参数来平衡噪声抑制与细节保留的效果。需要注意的是，窗口尺寸必须为奇数，且过大的窗口会导致计算量增加，过小的窗口可能无法有效消除局部干扰。