图像分割中自动阈值的选择

全局自适应阈值作为图像阈值化技术的重要分支，通过分析整幅图像的灰度统计特征（如灰度直方图、信息熵、类间方差），自动计算最优灰度阈值，无需人工干预即可实现前景与背景的分割。相比依赖经验的固定阈值，它显著提升了图像分割的场景适配性，尤其适用于灰度分布呈双峰或近似双峰的图像（如工业零件缺陷图、医学细胞图像、理想光照下的文档）。本文系统阐述全局自适应阈值的核心原理、技术演进路径、关键影响因素及典型应用场景，分析其在复杂场景中的局限性，展望未来优化方向，揭示其作为基础图像处理技术在工业检测、医学影像、文档处理等领域的核心价值。

图像阈值化的核心目标是通过灰度值划分实现 “去繁就简”—— 将连续灰度的图像转化为仅含前景与背景的二值图像，为后续特征提取、目标识别提供清晰的处理对象。然而，传统固定阈值法依赖人工经验设定灰度值（如文档处理中常用 127 作为阈值），当图像面临光照变化、灰度分布波动时，分割效果会急剧下降：例如，工业零件图像因拍摄角度不同导致局部灰度偏亮，固定阈值会将亮区的缺陷误判为背景；医学细胞图像因染色不均出现灰度重叠，固定阈值难以区分细胞核与细胞质。

全局自适应阈值的提出，正是为解决固定阈值的 “场景依赖” 难题。它无需人工输入，仅通过挖掘整幅图像的灰度全局特征（如灰度值的分布峰值、类间差异、信息密度），即可自动确定最能区分前景与背景的阈值。这种 “数据驱动” 的阈值选择方式，使图像分割摆脱了对操作人员经验的依赖，同时保持了低于局部自适应阈值的计算复杂度，在实时性要求较高、图像灰度分布相对均匀的场景中具有不可替代的优势。从 20 世纪 70 年代 Otsu 算法提出至今，全局自适应阈值技术围绕 “提升单峰直方图适配性、增强噪声鲁棒性、降低计算开销” 持续优化，已成为工业自动化检测、医学影像预处理、文档数字化等领域的标准技术模块。

全局自适应阈值的本质是 “从图像全局灰度统计中挖掘分割依据”，其核心逻辑是：假设图像中前景与背景的灰度值存在统计差异（如前景灰度集中在低区间、背景集中在高区间），通过量化这种差异找到最优分割点 —— 该点需满足 “前景与背景的区分度最大，且各自内部的灰度一致性最高”。不同方法的差异仅在于 “如何量化灰度差异”，主流技术路径可分为基于类间方差、基于迭代优化、基于信息熵三类，三者均以图像灰度直方图为基础，却通过不同统计指标实现阈值自动选择。