全局自适应阈值的关键影响因素

全局自适应阈值的分割效果并非绝对稳定，其性能受图像自身特性（灰度分布、噪声、对比度）与应用场景需求的共同影响，理解这些因素是选择合适方法、优化分割效果的关键。

图像灰度分布特征是决定全局自适应阈值适用性的核心因素。当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）时，Otsu 算法与基于熵的方法均能实现优异分割 —— 例如，白细胞图像中细胞核与细胞质的灰度峰分离明显，Otsu 算法的分割准确率可达 95% 以上；若直方图呈单峰分布（前景与背景灰度高度重叠，如低对比度的遥感图像、局部光照不均的文档），全局自适应阈值的效果会显著下降，此时 Otsu 算法可能将单峰中的局部波动误判为分割点，导致前景区域出现大量孔洞。例如，雾天拍摄的交通监控图像中，车辆与背景的灰度均集中在 120-180（单峰），Otsu 算法找到的阈值可能将车辆边缘的亮区误判为背景，导致车辆轮廓断裂。

噪声是干扰全局自适应阈值计算的重要因素。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，或出现虚假峰值，导致阈值选择偏差。例如，含椒盐噪声的文档图像中，白色噪声点（灰度 255）与黑色噪声点（灰度 0）会在直方图两端形成伪峰，Otsu 算法可能将伪峰误判为前景或背景，导致二值图像中出现大量噪点；高斯噪声则会使直方图的双峰变宽、重叠区域扩大，阈值计算的不确定性增加，分割边界变得模糊。因此，在阈值化前通常需进行噪声抑制处理，如采用中值滤波（抑制椒盐噪声）或高斯滤波（抑制高斯噪声），处理后的图像阈值化噪点率可降低 70% 以上，同时保留前景的边缘特征。

图像对比度直接影响全局自适应阈值的分割精度。高对比度图像（前景与背景灰度差异大）的分割效果普遍优于低对比度图像：例如，高对比度的零件缺陷图中，划痕灰度值（80）与基体灰度值（200）差异显著，Otsu 算法可精准分割；而低对比度图像（如旧报纸扫描图，文字灰度 120-140，纸张灰度 150-170）中，前景与背景的灰度重叠区域大，全局自适应阈值可能将部分文字误判为背景，导致文字断裂。针对低对比度图像，通常需先进行对比度增强处理（如直方图均衡化、CLAHE），扩大前景与背景的灰度差异，再应用全局自适应阈值 —— 例如，旧报纸图像经 CLAHE 增强后，文字与纸张的灰度差异从 30 提升至 80，Otsu 算法的分割准确率从 65% 提升至 90%。

目标形态特征也需纳入考虑，尤其当图像中存在细线条、小尺寸目标（如文档中的细文字、医学影像中的微小结节）时，全局自适应阈值需避免 “过度分割”。例如，分割手写笔记中的细笔画（灰度 100-120）时，若阈值过高（如 130），会导致细笔画断裂；若阈值过低（如 90），会将纸张中的污渍误判为文字。此时需结合目标尺寸的先验知识调整阈值 —— 例如，通过分析细笔画的灰度范围，对 Otsu 算法的阈值进行 ±5 的微调，确保细笔画完整提取。