自适应动态阈值分割

资 源 简 介

自适应动态阈值分割

详 情 说 明

自适应动态阈值分割是一种智能化的图像二值化方法，它能够根据图像局部区域的灰度特性自动调整阈值，特别适用于光照不均匀或背景复杂的图像处理场景。核心思想是摒弃传统的全局单一阈值，转而采用随像素位置变化的动态阈值。

在Matlab实现中，thresh-tool函数通过以下步骤工作：首先对输入图像进行分块处理，计算每个局部区域（如3x3或5x5窗口）的统计特征，包括灰度均值、标准差等指标。然后根据这些局部特征生成对应的阈值曲面，这个动态阈值曲面能够自适应地跟随图像内容变化。最后将原始图像像素值与对应位置的阈值进行比较，完成二值化分割。

相比于固定阈值法，这种方法能更好地保留弱边缘和低对比度特征。实际应用时需要注意窗口大小的选择——过大的窗口会丧失局部适应性，过小则容易受到噪声干扰。典型应用场景包括文档图像去背景、医学图像病灶分割等需要精确区分前景目标的领域。