图像阈值化：从灰度分割到场景适配的基础图像处理技术(一)

图像阈值化作为图像处理领域最基础、最核心的分割技术之一，其核心目标是通过设定灰度值阈值，将灰度图像转化为仅含前景与背景的二值图像，实现图像信息的简化与关键区域的提取。在计算机视觉的技术体系中，图像阈值化虽不涉及复杂的语义理解，却为后续的特征提取、目标检测、模式识别等任务提供了 “去繁就简” 的基础 —— 例如，通过阈值化从工业零件图像中分割出缺陷区域，从医学影像中分离出细胞核，从文档扫描图中提取文字，这些场景的共性需求均依赖阈值化将 “复杂灰度分布” 转化为 “清晰的区域边界”。自 20 世纪 60 年代简单全局阈值法提出以来，图像阈值化技术围绕 “如何自适应不同图像场景、提升分割鲁棒性” 持续演进，从依赖人工经验的固定阈值，发展到自动计算全局阈值，再到适应局部光照变化的自适应阈值，其技术路径始终贴合实际应用中对 “精度” 与 “效率” 的平衡需求。本文将系统阐述图像阈值化的基本原理、技术演进、核心影响因素、典型应用场景及现存挑战，揭示这一基础技术在图像处理链路中的不可替代性与未来发展方向。

图像阈值化的核心原理源于对图像灰度分布规律的利用，其本质是通过灰度值的 “二分法” 实现区域划分，无需复杂的数学模型，却能高效剥离冗余信息。在灰度图像中，每个像素的亮度用 0-255 的灰度值表示（0 为纯黑，255 为纯白），前景与背景通常呈现出不同的灰度分布特征 —— 例如，文档扫描图中，文字（前景）灰度值低（偏黑），纸张（背景）灰度值高（偏白）；医学细胞图像中，细胞核（前景）灰度值高于细胞质（背景）。图像阈值化的基本流程可概括为：首先确定一个或多个灰度阈值；然后将图像中每个像素的灰度值与阈值进行比较，若像素灰度值大于阈值则判定为背景（通常赋值为 255，白色），若小于阈值则判定为前景（通常赋值为 0，黑色），或反之；最终输出仅含黑白两色的二值图像，使前景区域与背景区域形成鲜明对比。

这种 “非黑即白” 的分割逻辑虽简单，却蕴含着对图像本质的深刻洞察：多数实际场景中，目标区域与背景的灰度差异是客观存在的，阈值化正是通过放大这种差异，将高维的灰度图像压缩为低维的二值图像，既降低了后续处理的计算量（二值图像的像素运算仅需布尔逻辑，远快于灰度值运算），又突出了目标的轮廓特征（如文字的笔画、细胞的边界）。例如，在 OCR（光学字符识别）任务中，未经阈值化的文档图可能因光照不均出现 “局部文字发灰”，导致字符识别错误；而通过阈值化将文字转化为纯黑、背景转化为纯白后，OCR 算法可直接基于笔画轮廓识别字符，准确率提升 30% 以上。