自适应图像分割方法

资 源 简 介

自适应图像分割方法

详 情 说 明

自适应图像分割是计算机视觉领域针对复杂场景的一种改进技术。传统分割方法在面对光照不均、纹理复杂的图像时往往表现不佳，主要原因在于其固定阈值的局限性。全局阈值法对整个图像采用单一分割标准，而局部阈值法虽然考虑了区域差异，但窗口大小固定仍会导致细节丢失。

基于局部自适应窗口的Otsu方法通过动态调整分析窗口的尺寸来解决这一问题。核心思路是根据图像局部区域的统计特性（如灰度分布或梯度变化）自动扩大或缩小窗口范围：在纹理平滑区域使用较大窗口以保证稳定性，在边缘或高对比度区域切换至小窗口以捕捉细节。这种策略既继承了Otsu算法类间方差最大化的优势，又通过局部化处理增强了适应性。

实验验证中，该方法在医学影像、遥感图像等复杂场景下展现出显著优势。例如，对于肺部CT扫描中血管与软组织的分割，传统方法可能因灰度相近而误判，而自适应窗口能通过局部灰度分布动态修正分割边界，保留微小血管结构。相比固定窗口的分割结果，改进后的算法在细节完整性和抗噪性上均有提升，为后续目标识别、三维重建等任务提供了更优质的输入数据。