“彩色圖像與多模態(tài)圖像的閾值化適配性不足”，現(xiàn)有閾值化方法多針對灰度圖像設計，彩色圖像需先轉化為灰度圖像（如取亮度通道）再進行閾值化，這一過程會丟失顏色信息，導致彩色圖像中顏色差異顯著但灰度差異小的區(qū)域無法有效分割 —— 例如，彩色水果分級中，成熟水果（紅色）與未成熟水果（綠色）的灰度值可能接近，但顏色差異明顯，灰度閾值化會將兩者誤判為同一類別；多模態(tài)圖像（如紅外 - 可見光融合圖像、RGB-D 深度圖像）的閾值化更復雜，需同時考慮不同模態(tài)的特征（如紅外圖像的溫度信息、深度圖像的距離信息），傳統(tǒng)基于灰度的閾值化方法無法充分利用多模態(tài)信息，分割精度受限。

第三是 “實時性與精度的平衡困境”，局部自適應閾值雖能應對光照不均，但其計算量隨圖像分辨率與局部區(qū)域數(shù)量呈正相關，在高分辨率圖像（如 4K 工業(yè)相機圖像、高清遙感圖像）或實時視頻流（如 30fps 以上的監(jiān)控視頻）處理中，難以滿足實時性需求 —— 例如，4K 圖像采用 16×16 局部區(qū)域計算閾值，局部區(qū)域數(shù)量超過 10 萬個，在普通 CPU 上處理一幀圖像需數(shù)百毫秒，無法滿足實時檢測的 100 毫秒以內延遲要求；若減小局部區(qū)域大小提升速度，又會導致分割精度下降，出現(xiàn)大量噪點。

此外，“噪聲與細節(jié)保留的矛盾” 也是一大挑戰(zhàn)，為抑制噪聲通常需在閾值化前進行濾波處理，但過度濾波會模糊目標細節(jié)（如細線條、小缺陷），導致后續(xù)處理丟失關鍵信息 —— 例如，工業(yè)零件的細劃痕檢測中，中值濾波雖能去除噪聲，但也可能將寬度小于 1 像素的劃痕平滑掉，導致漏檢；而若不濾波，閾值化后噪聲會干擾劃痕的識別，形成大量偽缺陷。

針對上述挑戰(zhàn)，未來圖像閾值化的發(fā)展將圍繞 “復雜場景適配、多模態(tài)融合、輕量化優(yōu)化” 三個方向展開，通過結合圖像增強、深度學習、硬件加速等技術，突破現(xiàn)有局限，拓展應用邊界。在復雜場景適配方面，將圖像增強與閾值化深度結合是重要路徑 —— 例如，通過自適應對比度增強（如 CLAHE）擴大前景背景的灰度差異，再結合多閾值化或基于聚類的閾值選擇（如 K-means 聚類確定多個閾值），解決多目標、灰度連續(xù)過渡場景的分割難題；引入邊緣信息輔助閾值化，如先通過邊緣檢測（如 Canny 算子）定位目標邊界，再根據(jù)邊界區(qū)域的灰度分布調整閾值，確保分割邊界與目標實際邊界一致，減少孔洞與粘連。