图像阈值处理：全局与自适应阈值的选择

# 1. **引言**

- **背景介绍**
- **目的与意义**

# 2. 图像阈值处理简介

- **什么是图像阈值处理**
- **阈值处理的作用与应用场景**

# 3. **全局阈值处理算法**

图像的全局阈值处理是指将整幅图像分为前景和背景两部分的过程，通过设定一个阈值来实现像素点的二值化处理。这种方法适用于整幅图像都大致拥有相似亮度的情况下。

#### 3.1 简要介绍全局阈值处理原理

- 全局阈值处理通过设定一个阈值来将图像二值化，亮度高于阈值的像素点被视为前景（白色），亮度低于阈值的像素点被视为背景（黑色）。
#### 3.2 基于全局阈值的图像处理方法

- 基于全局阈值的图像处理方法包括图像分割、边缘识别、对象检测等应用，在数字图像处理中有着广泛的应用场景。

#### 3.3 全局阈值选择的常用技术与算法

- 常用的全局阈值选择算法包括Otsu's Method（大津算法）、Kapur's Method、Triangle Method等，这些算法能够根据图像的亮度分布自动选择最佳的全局阈值，以达到最佳的二值化效果。

# 4. 自适应阈值处理算法

自适应阈值处理算法主要是针对图像中存在光照不均匀或者对比度较弱的情况，通过根据图像局部区域的特性来动态地确定阈值，从而更好地实现图像分割和对象提取等目的。下面将详细介绍自适应阈值处理算法的原理、优势特点以及常见的算法比较。

#### 自适应阈值处理原理解析

自适应阈值处理算法的核心思想是将图像分割为多个局部区域，针对每个局部区域动态计算阈值，以适应不同区域的光照和对比度变化。常见的自适应阈值处理方法包括基于局部均值、局部中值等统计信息的计算方式，以及基于图像梯度和变化率的阈值确定方法。

#### 自适应阈值处理的优势与特点

自适应阈值处理相较于全局阈值处理，能够更好地适应复杂的图像场景，提高图像的分割精度和去噪能力。通过动态确定阈值，可以有效克服光照不均匀、背景复杂等问题，在目标检测、字符识别等领域有着广泛的应用。

#### 常见自适应阈值处理算法及其比较

1. **Mean Adaptive Thresholding（基于局部均