全局自適應(yīng)閾值的分割效果并非絕對穩(wěn)定，其性能受圖像自身特性（灰度分布、噪聲、對比度）與應(yīng)用場景需求的共同影響，理解這些因素是選擇合適方法、優(yōu)化分割效果的關(guān)鍵。

圖像灰度分布特征是決定全局自適應(yīng)閾值適用性的核心因素。當(dāng)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）時(shí)，Otsu 算法與基于熵的方法均能實(shí)現(xiàn)優(yōu)異分割 —— 例如，白細(xì)胞圖像中細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)的灰度峰分離明顯，Otsu 算法的分割準(zhǔn)確率可達(dá) 95% 以上；若直方圖呈單峰分布（前景與背景灰度高度重疊，如低對比度的遙感圖像、局部光照不均的文檔），全局自適應(yīng)閾值的效果會(huì)顯著下降，此時(shí) Otsu 算法可能將單峰中的局部波動(dòng)誤判為分割點(diǎn)，導(dǎo)致前景區(qū)域出現(xiàn)大量孔洞。例如，霧天拍攝的交通監(jiān)控圖像中，車輛與背景的灰度均集中在 120-180（單峰），Otsu 算法找到的閾值可能將車輛邊緣的亮區(qū)誤判為背景，導(dǎo)致車輛輪廓斷裂。

噪聲是干擾全局自適應(yīng)閾值計(jì)算的重要因素。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(huì)使灰度直方圖變得平滑，或出現(xiàn)虛假峰值，導(dǎo)致閾值選擇偏差。例如，含椒鹽噪聲的文檔圖像中，白色噪聲點(diǎn)（灰度 255）與黑色噪聲點(diǎn)（灰度 0）會(huì)在直方圖兩端形成偽峰，Otsu 算法可能將偽峰誤判為前景或背景，導(dǎo)致二值圖像中出現(xiàn)大量噪點(diǎn)；高斯噪聲則會(huì)使直方圖的雙峰變寬、重疊區(qū)域擴(kuò)大，閾值計(jì)算的不確定性增加，分割邊界變得模糊。因此，在閾值化前通常需進(jìn)行噪聲抑制處理，如采用中值濾波（抑制椒鹽噪聲）或高斯濾波（抑制高斯噪聲），處理后的圖像閾值化噪點(diǎn)率可降低 70% 以上，同時(shí)保留前景的邊緣特征。

圖像對比度直接影響全局自適應(yīng)閾值的分割精度。高對比度圖像（前景與背景灰度差異大）的分割效果普遍優(yōu)于低對比度圖像：例如，高對比度的零件缺陷圖中，劃痕灰度值（80）與基體灰度值（200）差異顯著，Otsu 算法可精準(zhǔn)分割；而低對比度圖像（如舊報(bào)紙掃描圖，文字灰度 120-140，紙張灰度 150-170）中，前景與背景的灰度重疊區(qū)域大，全局自適應(yīng)閾值可能將部分文字誤判為背景，導(dǎo)致文字?jǐn)嗔?。針對低對比度圖像，通常需先進(jìn)行對比度增強(qiáng)處理（如直方圖均衡化、CLAHE），擴(kuò)大前景與背景的灰度差異，再應(yīng)用全局自適應(yīng)閾值 —— 例如，舊報(bào)紙圖像經(jīng) CLAHE 增強(qiáng)后，文字與紙張的灰度差異從 30 提升至 80，Otsu 算法的分割準(zhǔn)確率從 65% 提升至 90%。

目標(biāo)形態(tài)特征也需納入考慮，尤其當(dāng)圖像中存在細(xì)線條、小尺寸目標(biāo)（如文檔中的細(xì)文字、醫(yī)學(xué)影像中的微小結(jié)節(jié)）時(shí)，全局自適應(yīng)閾值需避免 “過度分割”。例如，分割手寫筆記中的細(xì)筆畫（灰度 100-120）時(shí)，若閾值過高（如 130），會(huì)導(dǎo)致細(xì)筆畫斷裂；若閾值過低（如 90），會(huì)將紙張中的污漬誤判為文字。此時(shí)需結(jié)合目標(biāo)尺寸的先驗(yàn)知識調(diào)整閾值 —— 例如，通過分析細(xì)筆畫的灰度范圍，對 Otsu 算法的閾值進(jìn)行 ±5 的微調(diào)，確保細(xì)筆畫完整提取。