图像阈值化：从灰度分割到场景适配的基础图像处理技术(三)

图像阈值化的分割效果受多种因素影响，这些因素既包括图像本身的特性（如灰度分布、噪声、对比度），也包括阈值选择方法与应用场景的匹配度，理解这些影响因素是选择合适阈值化方法、优化分割效果的关键。图像灰度分布特征是决定阈值化方法选择的核心依据：若图像灰度直方图呈清晰的双峰分布（前景与背景灰度差异显著），全局自适应阈值（如 Otsu）是最优选择，计算效率高且分割准确；若灰度直方图呈多峰分布（局部光照不均或多目标），局部自适应阈值（如 Sauvola）更适用，但计算量会显著增加；若前景背景灰度高度重叠（低对比度图像），单纯的阈值化难以实现有效分割，需先通过图像增强（如直方图均衡化、对比度拉伸）提升灰度差异，再进行阈值化 —— 例如，低对比度的细胞图像经直方图均衡化后，细胞核与细胞质的灰度差异扩大，Otsu 算法的分割准确率可从 60% 提升至 85%。

噪声是影响阈值化效果的另一重要因素，图像采集过程中（如相机传感器噪声、传输干扰）产生的噪声会使灰度直方图变得平滑或出现伪峰，导致阈值计算偏差。例如，含椒盐噪声的文档图像中，白色噪声点的灰度值接近 255，黑色噪声点接近 0，会使灰度直方图在两端出现伪峰，Otsu 算法可能将噪声点误判为前景或背景，导致二值图像中出现大量噪点。因此，在阈值化前通常需进行噪声抑制处理，如采用高斯滤波、中值滤波等 —— 中值滤波对椒盐噪声的抑制效果尤为显著，可在保留图像边缘的同时去除噪声，使后续阈值化的噪点率降低 70% 以上。

图像内容的复杂性也会影响阈值化效果，当图像中存在多个前景目标（如多细胞图像中的多个细胞核）且目标灰度存在差异时，单一阈值可能无法分割所有目标，需采用 “多阈值化” 方法 —— 即设定多个阈值，将图像分割为多个灰度区间，对应不同的目标或背景区域。例如，在多光谱医学影像中，可通过多阈值化将 “细胞核”“细胞质”“背景” 分为三个区域，为后续的细胞计数、形态分析提供基础。此外，目标的形态特征（如细线条、小斑点）也需纳入考虑，局部自适应阈值的区域大小选择尤为关键：区域过大会导致细线条被平滑掉，区域过小则易受噪声影响，需根据目标尺寸动态调整（如分割细文字时选择 8×8 区域，分割大细胞时选择 16×16 区域）。

图像阈值化的应用场景覆盖了从日常办公到高端工业、从基础医学到公共安全的多个领域，其核心价值在于 “以低成本、高效率实现图像简化与目标提取”，为后续复杂任务提供清晰的处理对象。在文档处理与 OCR 领域，阈值化是文字提取的核心步骤，通过将文档图像转化为二值图像，去除背景噪声与光照干扰，保留清晰的文字轮廓，为 OCR 算法的字符识别提供基础。例如，扫描文档的数字化处理中，Sauvola 算法可处理不同光照条件下的文档（如旧报纸扫描图、手写笔记），将文字完整提取，文字识别准确率可达 98% 以上，支撑电子书制作、档案数字化等应用；在车牌识别中，局部自适应阈值可分割出光照不均的车牌字符，为后续的字符分割与识别提供清晰的二值图像，确保车牌识别系统在白天、夜晚、雨天等不同场景下的准确率。