動態閾值是機器視覺中處理光照不均、背景復雜等情況的強大工具。

一、什么是動態閾值？為什么需要它？

1. 傳統全局閾值的局限性

最基礎的閾值方法是全局閾值，例如 threshold(Image, Region, 128, 255)。它會將圖像中所有灰度值在 128 到 255 之間的像素都提取出來。

• 問題：當圖像背景光照不均勻（例如，一邊亮一邊暗）、或者物體表面本身就有明暗變化時，一個固定的閾值無法適用于整個圖像。在亮處可能剛好，在暗處則會丟失目標；反之，在暗處合適，在亮處又會引入過多背景噪聲。

2. 動態閾值的核心思想

動態閾值（Local Thresholding 或 Adaptive Thresholding）不是用一個固定的灰度值，而是用一個變化的閾值來對圖像進行分割。

這個“變化的閾值”來自于另一張圖像——參考圖像（Reference Image）。參考圖像是通過對原始圖像進行某種平滑或濾波處理得到的，它模擬了圖像的背景或整體光照變化。

簡單比喻：