圖像閾值化的分割效果受多種因素影響，這些因素既包括圖像本身的特性（如灰度分布、噪聲、對比度），也包括閾值選擇方法與應(yīng)用場景的匹配度，理解這些影響因素是選擇合適閾值化方法、優(yōu)化分割效果的關(guān)鍵。圖像灰度分布特征是決定閾值化方法選擇的核心依據(jù)：若圖像灰度直方圖呈清晰的雙峰分布（前景與背景灰度差異顯著），全局自適應(yīng)閾值（如 Otsu）是最優(yōu)選擇，計(jì)算效率高且分割準(zhǔn)確；若灰度直方圖呈多峰分布（局部光照不均或多目標(biāo)），局部自適應(yīng)閾值（如 Sauvola）更適用，但計(jì)算量會顯著增加；若前景背景灰度高度重疊（低對比度圖像），單純的閾值化難以實(shí)現(xiàn)有效分割，需先通過圖像增強(qiáng)（如直方圖均衡化、對比度拉伸）提升灰度差異，再進(jìn)行閾值化 —— 例如，低對比度的細(xì)胞圖像經(jīng)直方圖均衡化后，細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)的灰度差異擴(kuò)大，Otsu 算法的分割準(zhǔn)確率可從 60% 提升至 85%。

噪聲是影響閾值化效果的另一重要因素，圖像采集過程中（如相機(jī)傳感器噪聲、傳輸干擾）產(chǎn)生的噪聲會使灰度直方圖變得平滑或出現(xiàn)偽峰，導(dǎo)致閾值計(jì)算偏差。例如，含椒鹽噪聲的文檔圖像中，白色噪聲點(diǎn)的灰度值接近 255，黑色噪聲點(diǎn)接近 0，會使灰度直方圖在兩端出現(xiàn)偽峰，Otsu 算法可能將噪聲點(diǎn)誤判為前景或背景，導(dǎo)致二值圖像中出現(xiàn)大量噪點(diǎn)。因此，在閾值化前通常需進(jìn)行噪聲抑制處理，如采用高斯濾波、中值濾波等 —— 中值濾波對椒鹽噪聲的抑制效果尤為顯著，可在保留圖像邊緣的同時(shí)去除噪聲，使后續(xù)閾值化的噪點(diǎn)率降低 70% 以上。

圖像內(nèi)容的復(fù)雜性也會影響閾值化效果，當(dāng)圖像中存在多個(gè)前景目標(biāo)（如多細(xì)胞圖像中的多個(gè)細(xì)胞核）且目標(biāo)灰度存在差異時(shí)，單一閾值可能無法分割所有目標(biāo)，需采用 “多閾值化” 方法 —— 即設(shè)定多個(gè)閾值，將圖像分割為多個(gè)灰度區(qū)間，對應(yīng)不同的目標(biāo)或背景區(qū)域。例如，在多光譜醫(yī)學(xué)影像中，可通過多閾值化將 “細(xì)胞核”“細(xì)胞質(zhì)”“背景” 分為三個(gè)區(qū)域，為后續(xù)的細(xì)胞計(jì)數(shù)、形態(tài)分析提供基礎(chǔ)。此外，目標(biāo)的形態(tài)特征（如細(xì)線條、小斑點(diǎn)）也需納入考慮，局部自適應(yīng)閾值的區(qū)域大小選擇尤為關(guān)鍵：區(qū)域過大會導(dǎo)致細(xì)線條被平滑掉，區(qū)域過小則易受噪聲影響，需根據(jù)目標(biāo)尺寸動(dòng)態(tài)調(diào)整（如分割細(xì)文字時(shí)選擇 8×8 區(qū)域，分割大細(xì)胞時(shí)選擇 16×16 區(qū)域）。

圖像閾值化的應(yīng)用場景覆蓋了從日常辦公到高端工業(yè)、從基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)到公共安全的多個(gè)領(lǐng)域，其核心價(jià)值在于 “以低成本、高效率實(shí)現(xiàn)圖像簡化與目標(biāo)提取”，為后續(xù)復(fù)雜任務(wù)提供清晰的處理對象。在文檔處理與 OCR 領(lǐng)域，閾值化是文字提取的核心步驟，通過將文檔圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，去除背景噪聲與光照干擾，保留清晰的文字輪廓，為 OCR 算法的字符識別提供基礎(chǔ)。例如，掃描文檔的數(shù)字化處理中，Sauvola 算法可處理不同光照條件下的文檔（如舊報(bào)紙掃描圖、手寫筆記），將文字完整提取，文字識別準(zhǔn)確率可達(dá) 98% 以上，支撐電子書制作、檔案數(shù)字化等應(yīng)用；在車牌識別中，局部自適應(yīng)閾值可分割出光照不均的車牌字符，為后續(xù)的字符分割與識別提供清晰的二值圖像，確保車牌識別系統(tǒng)在白天、夜晚、雨天等不同場景下的準(zhǔn)確率。