我需要从背景中分割一个对象。作为起点，我假设图像中有一个对象，我的任务是将它与背景分开并创建一个二值图像（ 0 - 用于背景，1 - 用于对象）。我阅读了一些关于使用阈值进行分割的堆栈溢出问题和研究论文。我找到了两种方法，全局阈值和本地/自适应阈值。我们可以在各种条件下应用它们，即全局阈值可能适用于一种情况，但可能不适合另一种情况。我的问题是我们如何自动找到最合适的方法的图像。是否总是适合使用局部阈值方法而不是全局方法作为预防措施？
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这是一篇论文摘要的引述，我认为它可以回答您的问题：
在像文档图像这样背景和前景对比度分布均匀的图像中，全局阈值更合适。在退化的文档图像中，存在相当大的背景噪声或对比度和照明的变化，存在许多不容易分类为前景或背景的像素。在这种情况下，使用局部阈值进行二值化更合适。
参考：点我
如果有不清楚的地方，请要求澄清:)
于 2014-10-22T18:54:41.093 回答