4.3.3  动态阈值法

对于那些目标和背景比较模糊、背景不均匀、目标残缺或目标灰度变化率较大的图像，要获得一个适用于整幅图像的阈值，须采用动态阈值法。该方法根据待分割图像每个像素以及其邻域像素灰度值的状况，动态地计算出图像的最佳阈值。常用的动态阈值法包括：Kaneko和Chow提出的方法、Brunckstein和Yanowitz提出的方法以及Pietikainen和Sauvola提出的方法。

综上所述，常用的阈值分割方法总结如下：全局阈值记作T=T[p（x，y）]，只与图像中所有像素点的灰度值有关；局部阈值记作T=T[p（x，y），q（x，y）]，不仅与图像区域内的各像素点的值有关，而且还与各个像素相邻像素点的值有关；动态阈值记作T=T[x，y，p（x，y），q（x，y）]，不仅与图像中像素的空间坐标有关，而且还与该像素点的局部区域和本身性质有关。