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)化分割效果的關鍵。圖像灰度分布特征是決定閾值化方法選擇的核心依據：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），全局自適應閾值（如 Otsu）是最優(yōu)選擇，計算效率高且分割準確；若灰度直方圖呈多峰分布（局部光照不均或多目標），局部自適應閾值（如 Sauvola）更適用，但計算量會顯著增加；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現有效分割，需先通過圖像增強（如直方圖均衡化、對比度拉伸）提升灰度差異，再進行閾值化 —— 例如，低對比度的細胞圖像經直方圖均衡化后，細胞核與細胞質的灰度差異擴大，Otsu 算法的分割準確率可從 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（如相機傳感器噪聲、傳輸干擾）產生的噪聲會使灰度直方圖變得平滑或出現偽峰，導致閾值計算偏差。例如，含椒鹽噪聲的文檔圖像中，白色噪聲點的灰度值接近 255，黑色噪聲點接近 0，會使灰度直方圖在兩端出現偽峰，Otsu 算法可能將噪聲點誤判為前景或背景，導致二值圖像中出現大量噪點。因此，在閾值化前通常需進行噪聲抑制處理，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去除噪聲，使后續(xù)閾值化的噪點率降低 70% 以上。

圖像內容的復雜性也會影響閾值化效果，當圖像中存在多個前景目標（如多細胞圖像中的多個細胞核）且目標灰度存在差異時，單一閾值可能無法分割所有目標，需采用 “多閾值化” 方法 —— 即設定多個閾值，將圖像分割為多個灰度區(qū)間，對應不同的目標或背景區(qū)域。例如，在多光譜醫(yī)學影像中，可通過多閾值化將 “細胞核”“細胞質”“背景” 分為三個區(qū)域，為后續(xù)的細胞計數、形態(tài)分析提供基礎。此外，目標的形態(tài)特征（如細線條、小斑點）也需納入考慮，局部自適應閾值的區(qū)域大小選擇尤為關鍵：區(qū)域過大會導致細線條被平滑掉，區(qū)域過小則易受噪聲影響，需根據目標尺寸動態(tài)調整（如分割細文字時選擇 8×8 區(qū)域，分割大細胞時選擇 16×16 區(qū)域）。

圖像閾值化的應用場景覆蓋了從日常辦公到高端工業(yè)、從基礎醫(yī)學到公共安全的多個領域，其核心價值在于 “以低成本、高效率實現圖像簡化與目標提取”，為后續(xù)復雜任務提供清晰的處理對象。在文檔處理與 OCR 領域，閾值化是文字提取的核心步驟，通過將文檔圖像轉化為二值圖像，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。例如，掃描文檔的數字化處理中，Sauvola 算法可處理不同光照條件下的文檔（如舊報紙掃描圖、手寫筆記），將文字完整提取，文字識別準確率可達 98% 以上，支撐電子書制作、檔案數字化等應用；在車牌識別中，局部自適應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確率。