如何用自适应阈值方法来实现自适应分割？

自适应分割可用二次图像处理实现。在第一次处理前，先根据目标的大小将图像划分成大小固定的块（例如，每个块的大小为100x100）。根据各个块的灰度直方图，阈值被确定为背景峰值与数据峰值的中点。直方图是单峰的块则不予考虑。在第一次处理时，每块中目标的边界用各自固定的阈值确定，但各块间阈值不同。如此做的目的并不是要把目标从图像中抽取出来，而是计算每个目标内部的平均灰度值。在第二次处理时，每个目标使用各自的阈值，该值由内部灰度值和它的主块的背景灰度值的中间值来定义。

自适应分割可用二次图像处理实现。在第一次处理前，先根据目标的大小将图像划分成大小固定的块（例如，每个块的大小为100x100）。根据各个块的灰度直方图，阈值被确定为背景峰值与数据峰值的中点。直方图是单峰的块则不予考虑。在第一次处理时，每块中目标的边界用各自固定的阈值确定，但各块间阈值不同。如此做的目的并不是要把目标从图像中抽取出来，而是计算每个目标内部的平均灰度值。在第二次处理时，每个目标使用各自的阈值，该值由内部灰度值和它的主块的背景灰度值的中间值来定义。