圖像閾值分割作為OpenCV圖像處理的基礎(chǔ)模塊，廣泛應(yīng)用于工業(yè)質(zhì)檢、智能傳感、機(jī)器人導(dǎo)航等嵌入式場(chǎng)景，其核心是通過(guò)設(shè)定閾值將圖像劃分為前景與背景，為后續(xù)特征提取、目標(biāo)識(shí)別提供基礎(chǔ)。低算力嵌入式平臺(tái)（如STM32系列單片機(jī)、樹(shù)莓派Zero、瑞芯微RK2108）普遍存在CPU主頻低（≤500MHz）、RAM容量?。ā?12MB）、無(wú)專用GPU/NPU、功耗約束嚴(yán)格等問(wèn)題，而OpenCV原生閾值分割算法（尤其是自適應(yīng)閾值、迭代閾值）運(yùn)算復(fù)雜度高、內(nèi)存占用大，直接部署易出現(xiàn)幀率不足（<10FPS）、內(nèi)存溢出、功耗超標(biāo)的問(wèn)題，難以滿足實(shí)時(shí)性需求。本文結(jié)合工程實(shí)踐，從算法特性、平臺(tái)約束出發(fā)，提出“算法精簡(jiǎn)-代碼優(yōu)化-NEON加速-工程適配”的全流程優(yōu)化方案，針對(duì)二值化、自適應(yīng)閾值、OTSU閾值三種核心算法提供針對(duì)性實(shí)操策略，助力開(kāi)發(fā)者在低算力平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的閾值分割。

一、低算力嵌入式平臺(tái)特性與閾值分割算法瓶頸

低算力嵌入式平臺(tái)的資源約束的核心是“算力不足+內(nèi)存緊張+功耗敏感”，與OpenCV原生閾值分割算法的設(shè)計(jì)目標(biāo)存在天然矛盾，瓶頸主要集中在運(yùn)算效率、內(nèi)存占用、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)三個(gè)維度，需先明確特性與瓶頸的對(duì)應(yīng)關(guān)系，才能針對(duì)性優(yōu)化。

（一）低算力平臺(tái)核心特性

1. 算力薄弱：多采用單核/雙核ARMv7架構(gòu)CPU（如STM32H7主頻480MHz、樹(shù)莓派Zero主頻1GHz），算力僅為中高端嵌入式設(shè)備的1/5-1/10，浮點(diǎn)運(yùn)算依賴FPU（部分低端設(shè)備無(wú)FPU），軟件模擬浮點(diǎn)運(yùn)算效率極低。

2. 內(nèi)存受限：RAM容量普遍在64MB-512MB，存儲(chǔ)多為Flash（8GB-32GB），內(nèi)存帶寬低（≤4GB/s），頻繁的內(nèi)存讀寫(xiě)與分配易導(dǎo)致碎片累積、溢出風(fēng)險(xiǎn)。

3. 硬件支持有限：僅支持ARM NEON SIMD指令集（部分低端設(shè)備無(wú)NEON）與DMA，無(wú)GPU/NPU等專用加速單元，算力提升只能依賴算法優(yōu)化與NEON/FPU啟用。

4. 功耗敏感：多為電池供電或工業(yè)低功耗場(chǎng)景，CPU高負(fù)載運(yùn)行會(huì)導(dǎo)致功耗激增，需平衡運(yùn)算效率與功耗。

（二）閾值分割算法原生瓶頸

OpenCV內(nèi)置的閾值分割算法主要包括二值化閾值（cv::threshold）、自適應(yīng)閾值（cv::adaptiveThreshold）、OTSU閾值（大津法，cv::threshold+THRESH_OTSU），三者在復(fù)雜度、魯棒性上各有差異，但原生實(shí)現(xiàn)均存在適配低算力平臺(tái)的瓶頸。

1. 運(yùn)算復(fù)雜度高：自適應(yīng)閾值算法需對(duì)每個(gè)像素的鄰域計(jì)算均值/高斯加權(quán)值，時(shí)間復(fù)雜度為O(M×N×K2)（M×N為圖像尺寸，K為鄰域尺寸），VGA圖像（640×480）的3×3鄰域自適應(yīng)閾值，運(yùn)算量達(dá)數(shù)百萬(wàn)次，低算力CPU難以實(shí)時(shí)處理；OTSU閾值需遍歷像素計(jì)算灰度直方圖與類間方差，存在多次嵌套循環(huán)，浮點(diǎn)運(yùn)算占比高，無(wú)FPU設(shè)備耗時(shí)極久。

2. 內(nèi)存占用冗余：原生算法使用Mat對(duì)象存儲(chǔ)圖像與中間結(jié)果，非連續(xù)內(nèi)存存儲(chǔ)導(dǎo)致數(shù)據(jù)讀寫(xiě)低效，同時(shí)自適應(yīng)閾值需緩存鄰域計(jì)算結(jié)果，OTSU閾值需存儲(chǔ)灰度直方圖（256個(gè)元素）與類間方差臨時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步占用有限內(nèi)存。

3. 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)開(kāi)銷大：原生算法頻繁讀取像素?cái)?shù)據(jù)與中間結(jié)果，逐字節(jié)讀取方式導(dǎo)致內(nèi)存訪問(wèn)不連續(xù)，無(wú)DMA適配時(shí)，數(shù)據(jù)搬運(yùn)依賴CPU串行執(zhí)行，占用大量運(yùn)算周期，甚至出現(xiàn)“搬運(yùn)耗時(shí)超過(guò)運(yùn)算耗時(shí)”的情況。

4. 參數(shù)冗余適配不足：原生算法默認(rèn)參數(shù)（如自適應(yīng)閾值的鄰域尺寸11、高斯權(quán)重精度）為通用場(chǎng)景設(shè)計(jì)，存在冗余運(yùn)算，未適配低算力平臺(tái)的資源約束。