不规则光照下自适应阈值的前景背景分离算法

资 源 简 介

不规则光照下自适应阈值的前景背景分离算法

详 情 说 明

在图像处理任务中，不规则光照条件下的前景背景分离是一个经典挑战。传统全局阈值方法（如Otsu）因无法适应局部亮度变化而失效，此时需要引入自适应阈值技术。

核心思路是动态计算像素邻域的局部阈值。通过以下步骤实现： 光照估计：对原图进行高斯模糊或均值滤波，获得反映光照变化的低频背景层 背景消除：用原图减去背景层得到高频细节层，削弱不均匀光照影响 局部二值化：对细节层采用滑动窗口计算局部统计特征（如均值/中值），动态生成阈值 后处理：通过形态学操作消除噪声，连接断裂区域

Matlab的关键实现要点包括： 使用imfilter或imgaussfilt构建背景模型 通过colfilt或nlfilter实现局部窗口运算 结合imbinarize进行动态阈值处理

该算法对文档扫描、工业检测等场景具有实用价值，能有效处理侧光、阴影等复杂光照条件。测试时建议使用包含渐变亮度或局部反光的图像验证效果。