Adaptive Thresholding

资 源 简 介

Adaptive Thresholding

详 情 说 明

自适应阈值是图像处理中一种动态二值化技术，它根据图像局部区域的像素分布自动计算最佳阈值。与传统全局阈值法不同，该方法能有效解决光照不均或背景复杂的场景。

核心思路是通过滑动窗口分析局部像素：对每个窗口区域单独计算阈值（如均值或高斯加权值），然后将中心像素值与阈值比较实现二值化。这种方法特别适合文档扫描或医学图像等存在阴影、反光的场景。

OpenCV等库提供两种典型实现：均值自适应（ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C）和高斯自适应（ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C），前者计算局部均值，后者采用高斯核加权。参数如窗口大小和常数偏移量需根据具体图像调整，过小的窗口会导致噪声放大，而过大会失去局部适应性优势。

该技术常与去噪预处理配合使用，是OCR、边缘检测等任务的关键预处理步骤。