双阈值分割算法

资 源 简 介

双阈值分割算法

详 情 说 明

双阈值分割算法是一种常用于图像处理领域的二值化方法，特别适用于边缘检测或目标提取场景。与传统的单阈值方法不同，该算法通过设置高低两个阈值来区分强边缘、弱边缘和非边缘区域，能有效解决光照不均或噪声干扰下的分割问题。

核心逻辑分为三阶段处理：首先用高阈值筛选出明显的强边缘像素，这些像素会被直接保留；接着用低阈值识别出潜在的弱边缘像素，这些像素需要进一步验证；最后通过连通性分析，仅保留那些与强边缘相连的弱边缘像素，消除孤立的噪声点。

该算法的优势在于其适应性——通过调整双阈值可以灵活应对不同对比度的图像。例如在医学图像分析中，高阈值用于确保重要组织轮廓的完整性，低阈值则能捕捉细微结构。开发者还可结合高斯滤波等预处理来优化效果，或与Canny等经典算子配合使用。

实际应用时需注意阈值的选择策略，常见方法包括基于直方图统计的Otsu算法或人工交互式调试。在工业检测、自动驾驶等领域，这种算法能有效平衡精度与抗噪性，是图像分割任务中的实用工具。