全局自適應(yīng)閾值在眾多場(chǎng)景中表現(xiàn)優(yōu)異，但面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景（局部光照不均、多目標(biāo)分割、多模態(tài)圖像）時(shí)，其局限性仍較為明顯，這些挑戰(zhàn)推動(dòng)著技術(shù)的持續(xù)優(yōu)化。

局部光照不均的適配性不足是全局自適應(yīng)閾值最核心的局限。當(dāng)圖像存在明顯的局部灰度差異（如文檔邊緣有陰影、戶外拍攝的物體受陽光直射與陰影交替影響）時(shí)，整幅圖像的灰度直方圖呈多峰分布，單一全局閾值無法兼顧所有區(qū)域，導(dǎo)致部分區(qū)域分割過度、部分區(qū)域分割不足。例如，戶外拍攝的車牌圖像中，陽光直射區(qū)域的車牌字符灰度值達(dá) 150，陰影區(qū)域的字符灰度值僅 80，全局自適應(yīng)閾值會(huì)將直射區(qū)域的字符誤判為背景，陰影區(qū)域的背景誤判為字符，導(dǎo)致車牌字符殘缺。這一局限源于全局自適應(yīng)閾值 “以整幅圖像為單位計(jì)算閾值” 的本質(zhì)，無法適配局部區(qū)域的灰度變化，而局部自適應(yīng)閾值雖能解決此問題，卻需更高的計(jì)算成本。

單峰直方圖與低對(duì)比度圖像的分割難題也制約著全局自適應(yīng)閾值的應(yīng)用。當(dāng)圖像前景與背景灰度高度重疊（如霧天圖像、低對(duì)比度遙感圖像），灰度直方圖呈單峰分布時(shí)，現(xiàn)有方法難以找到清晰的分割邊界，分割后易出現(xiàn) “前景孔洞” 或 “背景噪點(diǎn)”。例如，霧天交通監(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)致車輛輪廓不完整；遙感圖像中的農(nóng)田與林地灰度過渡平緩，全局自適應(yīng)閾值會(huì)導(dǎo)致兩類區(qū)域粘連，影響土地利用分類精度。

多目標(biāo)分割的局限性同樣顯著。當(dāng)圖像中存在多個(gè)前景目標(biāo)且灰度存在差異（如多細(xì)胞圖像中的白細(xì)胞、紅細(xì)胞、血小板）時(shí)，單一全局閾值無法分割所有目標(biāo)，僅能區(qū)分 “主要前景” 與背景，次要目標(biāo)會(huì)被誤判為背景或與主要目標(biāo)混淆。例如，血液涂片圖像中，白細(xì)胞（灰度 80-120）、紅細(xì)胞（灰度 150-180）、背景（灰度 200-220）形成三峰直方圖，全局自適應(yīng)閾值僅能分割出白細(xì)胞與背景，紅細(xì)胞會(huì)被誤判為背景，無法滿足多目標(biāo)分析的需求。

針對(duì)這些挑戰(zhàn)，未來全局自適應(yīng)閾值的發(fā)展將圍繞 “場(chǎng)景適配性提升、多目標(biāo)支持、效率優(yōu)化” 三個(gè)方向展開：

結(jié)合圖像增強(qiáng)與混合閾值策略，提升復(fù)雜場(chǎng)景的分割效果。將全局自適應(yīng)閾值與對(duì)比度增強(qiáng)技術(shù)（如 CLAHE、Retinex）結(jié)合，先擴(kuò)大前景與背景的灰度差異，再計(jì)算閾值 —— 例如，霧天圖像經(jīng) Retinex 增強(qiáng)后，車輛與背景的灰度差異從 30 提升至 80，Otsu 算法可精準(zhǔn)分割；針對(duì)局部光照不均，提出 “全局 - 局部混合閾值”，先通過全局閾值分割整體圖像，再對(duì)局部陰影區(qū)域采用局部閾值修正，在保證效率的同時(shí)提升局部區(qū)域分割精度。

發(fā)展多閾值與動(dòng)態(tài)閾值技術(shù)，支持多目標(biāo)分割與場(chǎng)景動(dòng)態(tài)變化。多閾值技術(shù)通過設(shè)定多個(gè)閾值，將圖像分割為多個(gè)灰度區(qū)間，對(duì)應(yīng)不同目標(biāo)或背景 —— 例如，血液涂片圖像中，通過多閾值化將 “白細(xì)胞（80-120）”“紅細(xì)胞（150-180）”“背景（200-220）” 分為三個(gè)區(qū)域，為后續(xù)的細(xì)胞計(jì)數(shù)提供基礎(chǔ)；動(dòng)態(tài)閾值技術(shù)則通過分析連續(xù)幀圖像的灰度變化（如工業(yè)流水線的光照波動(dòng)），實(shí)時(shí)調(diào)整閾值，確保分割穩(wěn)定性，避免因場(chǎng)景緩慢變化導(dǎo)致的分割失效。

輕量化與硬件加速，適配嵌入式與實(shí)時(shí)場(chǎng)景。通過算法優(yōu)化（如快速峰值檢測(cè)、迭代次數(shù)控制）進(jìn)一步降低計(jì)算復(fù)雜度，例如，將快速 Otsu 算法的閾值遍歷范圍縮小至 10-15 個(gè)灰度值，計(jì)算時(shí)間再縮短 30%；結(jié)合硬件加速（如 GPU 并行計(jì)算、FPGA 定制化電路），使全局自適應(yīng)閾值在邊緣相機(jī)、手機(jī)等設(shè)備上實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)處理，滿足實(shí)時(shí)文檔掃描、移動(dòng)端醫(yī)學(xué)影像預(yù)處理等需求。

全局自適應(yīng)閾值作為圖像分割的基礎(chǔ)技術(shù)，通過 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)” 的閾值選擇，打破了固定閾值的經(jīng)驗(yàn)依賴，在灰度分布相對(duì)均勻的場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了 “自動(dòng)性、高效率、高精度” 的平衡。從 Otsu 算法的提出到輕量化方法的演進(jìn)，其技術(shù)發(fā)展始終貼合工業(yè)檢測(cè)、醫(yī)學(xué)影像、文檔處理等領(lǐng)域的實(shí)際需求，為后續(xù)復(fù)雜任務(wù)提供了清晰的二值圖像基礎(chǔ)，降低了圖像處理的整體成本。

盡管面對(duì)局部光照不均、單峰直方圖等場(chǎng)景時(shí)存在局限，但通過結(jié)合圖像增強(qiáng)、混合閾值策略、多閾值技術(shù)，全局自適應(yīng)閾值的應(yīng)用邊界正不斷拓展。未來，隨著嵌入式設(shè)備的普及與場(chǎng)景需求的深化，全局自適應(yīng)閾值將在 “輕量化、場(chǎng)景定制化、多目標(biāo)支持” 方向持續(xù)優(yōu)化，不僅能在傳統(tǒng)領(lǐng)域保持核心地位，還將為元宇宙（虛擬場(chǎng)景圖像簡(jiǎn)化）、智能農(nóng)業(yè)（作物病蟲害分割）等新興領(lǐng)域提供基礎(chǔ)支撐，持續(xù)發(fā)揮其作為圖像處理 “基石技術(shù)”