阈值变换是一种在图像处理中常用的技术，用于调整图像的亮度分布。以下是一些常见的阈值变换方法：
-
固定阈值法：
-
对图像的每个像素点，应用一个固定的阈值。
- 如果像素值大于阈值，则输出为白色（或某个特定颜色）；否则输出为黑色（或另一个特定颜色）。
- 这种方法简单快速，但可能不适用于所有场景，特别是当图像的亮度分布不均匀时。
-
滑动阈值法：
-
类似于固定阈值法，但不是使用单一的固定阈值，而是使用一个滑动窗口来确定阈值。
- 随着窗口向右移动，窗口内的像素值求平均值，并将该平均值作为新的阈值。
- 这种方法能够更好地适应图像亮度的变化。
-
自适应阈值法：
-
根据图像的小区域（如邻域）内的平均灰度值来自适应地设置阈值。
- 常见的自适应阈值方法有：
- 大津法（Otsu's Method）：通过计算图像的全局直方图并找到其类间方差的最大值来确定阈值。
- 均值法：计算图像小区域的均值，并将该均值作为阈值。
- 高斯法：使用高斯函数来确定阈值，其中高斯函数的标准差可以根据图像的特性进行调整。
-
二值化阈值法：
-
将图像转换为二值图像，即所有像素点都变为黑色或白色，表示其亮度是否超过某个阈值。
- 常见的二值化方法包括阈值取整法（如向上下取整）和阈值截断法（如设定一个最大阈值，超过此阈值的像素点取上限值，未超过的取下限值）。
-
灰度变换法：
-
通过应用非线性或线性的灰度变换函数来改变图像的亮度分布。
- 常见的灰度变换函数包括对数变换、指数变换、平方根变换等。
-
直方图均衡化法：
-
通过调整图像的直方图分布来增强图像的对比度。
- 对于过暗或过亮的图像区域，可以通过直方图均衡化来增加这些区域的细节和对比度。
在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的阈值变换方法。例如，在医学图像处理中，可能需要使用自适应阈值法来更准确地分割出病变区域；而在视频监控中，则可能需要使用二值化阈值法来检测异常行为。
