本文介绍了使用VC++实现自适应阈值图像分割的方法，特别是通过双窗Otsu算法结合不同尺寸窗口进行分割。随着窗口增大，结果更接近全局Otsu效果。然而，局部自适应阈值算法时间复杂度较高，通过积分图可以显著提高计算效率，以线性时间完成自适应阈值化。引用了Bradley和Roth的论文，强调积分图在快速实现矩形区域像素累加和自适应阈值化中的作用。
双窗otsu，通两个不同尺寸的窗口实现阈值分割，然后把两个不同窗口的二值图像合并。
第一列为原图，otsu结果。第二列，3.bmp表示以3x3的窗口的内的Otsu自适应阈值分割效果图，其他图片以此类推。
随着窗口越大越接近原图的otsu结果。
不过局部自适应的阈值的缺点是算法时间花费比较大，而通过积分图可以减少阈值化的时间。
自适应阈值分割，主要解决全局阈值不适用光照不均图像的阈值分割，并可以在线性时间完成计算积分图像I（x，y），原图为f（x，y）,过程为：
积分图计算完后，只需要要知道一个矩形窗的左上角和右下角的坐标，就可以借用积分图快速实现对矩形窗内的像素的累加，
，完成自适应阈值化：
//积分图像实现自适应阈值分割
void CWK_Image_ProcessingView::On_Integral_Image_Adaptive_Threshold()
{
CDC
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