工業(yè)檢測領域是圖像閾值化的重要應用場景，其需求是快速、準確地分割出零件的缺陷區(qū)域或關鍵結構，支撐自動化質量控制。在零件表面缺陷檢測（如金屬零件的劃痕、塑料零件的氣泡）中，Otsu 算法可自動分割出灰度值低于正常區(qū)域的缺陷，結合后續(xù)的形態(tài)學操作（如膨脹、腐蝕）去除小噪點，缺陷檢測速度可達每秒 30 幀以上，滿足流水線實時檢測需求；在印刷品質量檢測中，閾值化可分割出印刷模糊、套印不準的區(qū)域，例如，包裝印刷中的文字漏印檢測，通過對比標準二值圖像與待檢測二值圖像的差異，可快速定位漏印位置，檢測精度達 0.1mm。此外，在半導體芯片檢測中，閾值化可分割出芯片上的電路圖案，識別電路短路、斷路等缺陷，為芯片質量篩選提供依據(jù)。

醫(yī)學影像領域的圖像閾值化聚焦于 “精準分割生物組織或病灶區(qū)域”，輔助醫(yī)生診斷與治療規(guī)劃。在細胞病理學中，閾值化是細胞核分割的基礎，通過 Otsu 算法或局部自適應閾值，從細胞涂片圖像中分割出細胞核，再結合形態(tài)學特征（如面積、圓形度）判斷細胞是否異常，例如，宮頸癌篩查中，異常細胞的細胞核通常增大、染色加深，閾值化可清晰分割出這類細胞核，輔助病理醫(yī)生提高診斷效率 —— 傳統(tǒng)人工閱片需 30 分鐘 / 張，結合閾值化的輔助系統(tǒng)可將時間縮短至 5 分鐘 / 張，同時降低漏診率。在放射醫(yī)學中，CT 圖像的閾值化可分割出特定組織（如骨骼、肺部），例如，肺部 CT 圖像中，通過設定合適的閾值可分割出肺部區(qū)域，再進一步分割出肺結節(jié)，為肺癌早期篩查提供支持；骨骼 CT 圖像的閾值化可分割出骨骼結構，用于骨科手術規(guī)劃中的骨骼三維重建。

公共安全與監(jiān)控領域的圖像閾值化則側重 “目標提取與運動檢測”，為后續(xù)的目標追蹤、行為分析提供基礎。在視頻監(jiān)控的運動目標檢測中，背景建模后通常通過閾值化分割出前景運動區(qū)域（如行人、車輛），例如，混合高斯背景建模后，通過閾值化將與背景差異較大的像素判定為前景，實現(xiàn)運動目標的初步提??；在人臉識別的預處理中，閾值化可分割出人臉區(qū)域的皮膚、眼睛、嘴巴等關鍵部位，減少背景干擾，提升特征提取的準確性 —— 例如，在人臉膚色分割中，通過設定膚色灰度范圍對應的閾值，可快速定位人臉區(qū)域，為人臉檢測提供候選區(qū)域。

盡管圖像閾值化技術已發(fā)展成熟，在眾多場景中表現(xiàn)優(yōu)異，但在復雜場景適應性、多模態(tài)圖像處理、實時性與精度平衡等方面仍面臨挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)限制了其在更極端、更多樣化場景中的應用，也是未來技術優(yōu)化的核心方向。首先是 “復雜灰度分布場景的分割難題”，當圖像存在多目標、前景背景灰度連續(xù)過渡（如霧天拍攝的圖像、低對比度的遙感圖像）時，無論是全局還是局部自適應閾值，均難以找到清晰的分割邊界，導致目標區(qū)域出現(xiàn) “孔洞” 或 “粘連”—— 例如，霧天拍攝的交通監(jiān)控圖像中，車輛與背景灰度差異小且呈連續(xù)分布，閾值化后車輛區(qū)域會出現(xiàn)大量孔洞，無法完整提取車輛輪廓；遙感圖像中的農(nóng)田與林地灰度過渡平緩，閾值化易導致兩類區(qū)域粘連，影響土地利用分類精度。