迭代法OTSU法和局部阈值分割

资 源 简 介

迭代法OTSU法和局部阈值分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，其中阈值分割因其简单高效被广泛应用。本文将介绍三种典型的阈值分割方法及其实现原理。

迭代法阈值分割通过不断逼近最优阈值来实现图像二值化。其核心思想是：1) 初始估计全局阈值（如平均值）2) 根据阈值将像素分为前景/背景两类 3) 计算两类新的均值作为新阈值 4) 重复步骤2-3直至阈值变化小于设定容差。这种方法对直方图双峰明显的图像效果显著。

OTSU法（大津算法）是自动确定全局阈值的经典方法。通过最大化类间方差来寻找最佳分割点，本质上是在遍历所有可能的阈值后，选择使前景与背景区分度最大的阈值。其优势在于完全自适应，但计算量稍大，适合直方图呈现明显双峰分布的图像。

局部阈值分割（如自适应阈值）则针对光照不均的情况。它将图像分块，在每个局部区域（典型大小15-15或31-31）独立计算阈值，通过高斯加权或均值法处理边界过渡。这种方法能有效解决全局阈值法在阴影或反光区域的失效问题，但对噪声较敏感，通常需要配合预处理使用。

三种方法各有适用场景：迭代法和OTSU适合全局光照均匀的图像，其中OTSU的自动化程度更高；而局部阈值法则能处理复杂光照条件，但需要调整块大小等参数。实际应用中常将OTSU与局部法结合，先用OTSU确定初始阈值，再在局部区域进行微调。