如何在不同光照条件下应用Otsu方法进行图像自动二值化阈值选取，以确保最佳的图像分割效果？

当应用Otsu方法进行图像自动二值化阈值选取时，光照条件的变化会影响图像的灰度分布，从而影响阈值选取的准确性。为确保最佳的图像分割效果，可以采取以下步骤：

参考资源链接：[最大类间方差法(OTSU)图像分割原理与应用](https://wenku.csdn.net/doc/9djn2uyan5?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 灰度转换：首先，将彩色图像转换为灰度图像，这是因为Otsu方法是基于灰度图像的。
2. 直方图均衡化：在光照条件不均匀的情况下，图像的直方图可能分布不均。通过直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像灰度分布更加均匀，这有助于Otsu方法更准确地选取阈值。
3. 图像预处理：根据具体情况，可能需要对图像进行去噪等预处理操作，以去除无关的细节，减少对阈值选取的干扰。
4. 应用Otsu方法：使用Otsu方法计算出一个初始阈值，并根据图像的特点进行调整。例如，在光照较暗的区域，可以适当提高阈值，而在光照较亮的区域，则可能需要降低阈值。
5. 阈值修正：如果图像背景复杂，可能存在多峰的情况，可以采用局部Otsu方法或多次应用全局Otsu方法进行修正，以获得更好的分割效果。
6. 后处理：阈值选取完成后，通过形态学操作如开运算、闭运算等对分割结果进行优化，去除可能的噪声和小连通区域。
通过上述步骤，即使在面对不同光照条件下的图像，也能有效地应用Otsu方法进行最佳的自动二值化阈值选取和图像分割。为了深入理解Otsu方法的理论基础及其在不同图像处理场景下的应用，推荐阅读《最大类间方差法(OTSU)图像分割原理与应用》。这份资料详细介绍了Otsu方法的原理，提供了计算过程和直方图示例，有助于用户全面掌握该算法并应用于实际问题的解决。

参考资源链接：[最大类间方差法(OTSU)图像分割原理与应用](https://wenku.csdn.net/doc/9djn2uyan5?spm=1055.2569.3001.10343)