在数字图像处理领域，阈值分割是一种强大的技术，用于将灰度图像转换为二值图像，有效地分离图像中的对象和背景。
阈值分割的奥秘
阈值分割背后的理念很简单：它将每个像素值与预定义阈值进行比较，并将其分配为白色（如果高于阈值）或黑色（如果低于阈值）。这种对比过程将图像简化为仅包含黑白像素的二值图像。
算法解析
阈值分割算法涉及以下步骤：
1. 确定阈值：用户可以手动或使用图像统计数据自动确定阈值。
2. 比较像素：将每个像素值与阈值进行比较。
3. 分配颜色：高于阈值的像素被标记为白色，低于阈值的像素被标记为黑色。
应用领域的广泛性
阈值分割在各种图像处理应用中发挥着至关重要的作用，包括：
目标检测和分割：识别和分离图像中的对象，例如人脸、交通标志和医疗图像中的病灶。
文本提取：从图像中提取文本内容，例如扫描文档和手写笔记。
图像增强：通过消除噪声和提高对比度来改善图像质量。
医学成像：用于分割组织、检测异常和辅助诊断。
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