当图像中存在阴影、照度不均匀、各处的对比度不同、突发噪声，或者背景灰度变化等问题，如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行分割，则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。一种解决办法就是用与像素位置相关的一组阈值，来对图像各部分分别进行分割。这种与像素坐标相关的阈值叫作动态阈值，此方法叫作变化阈值法，或自适应阈值法。这类算法的时间复杂性和空间复杂性比较大，但是抗噪能力强，对一些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果。
例如，图3-18a是一幅照度不均（左边亮右边暗）的灰度图像，如果只选择一个全局阈值进行分割，那么将出现图3-18b和c两种情况，不能得到满意的效果。若使用局部阈值，则可分别在亮区和暗区选择不同的阈值，获得较为满意的整体分割效果（如图3-18d所示）。
图3-18 对一幅照度不均图像的动态阈值分割结果
a）原始图像 b）阈值低，对亮区效果好，暗区效果差 c）阈值高，对暗区效果好，亮区效果差 d）按两个区域取局部阈值的分割结果
进一步，若每个像素都用不同的阈值，则可达到更理想的分割效果。例如，一种比较简单的自适应阈值分割方法是遍历整幅图像，对每个像素确定以其为中心的一个邻域窗口，在窗口内以灰度均值和标准偏差之和作为阈值：(www.xing528.com)
式中
式中，mij是以点（x，y）为中心的N×M邻域内像素点灰度的平均值，是标准偏差。显然，邻域窗口的尺寸对分割结果影响较大，窗口过大，目标区域灰度与背景灰度会发生重叠；窗口过小，不利于目标区域的整体提取。图3-19是采用该方法对一帧X射线冠状动脉造影图像的分割结果，根据先验知识可知，在X射线造影图像中冠脉血管腔投影的最大直径为20个像素，因此经过多次实验，选择窗口尺寸为21×21像素，可获得满意的分割结果。
图3-19 对一帧X射线冠状动脉造影图像的自适应阈值分割结果
a）原始图像 b）分割结果
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