图像二值化是什么 图像二值化的定义是什么

1、什么是图像二值化？

图像二值化是一种将图像像素转换为只有两种颜色值的过程，通常是黑色和白色。这种处理方法的主要目的是使得图像更容易分析，处理和识别。

2、图像二值化的常见方法

常见的图像二值化方法有以下几种：

2.1、全局阈值法

全局阈值法是指将图像中所有像素点的灰度值与预设的阈值进行比较，如果大于阈值则将该像素点的灰度值赋为255（即白色），如果小于阈值则将该像素点的灰度值赋为0（即黑色）。全局阈值法简单易懂，但当图像的对比度较大或光照不均匀时，其处理效果不佳。

2.2、自适应阈值法

自适应阈值法是指根据图像局部的灰度特征，对每个像素点的阈值进行适应性调整。常见的自适应阈值法有基于均值的局部二值化和基于中值的局部二值化。自适应阈值法处理效果较好，但计算速度较慢。

2.3、基于直方图的阈值法

基于直方图的阈值法是指根据图像的灰度直方图进行分析，找到合适的灰度阈值。该方法通常包括双峰法和最大类间方差法。基于直方图的阈值法对图像对比度较大且光照均匀的情况下，效果较好。

3、图像二值化的应用

图像二值化在数字图像处理和计算机视觉领域中有广泛的应用。常见的应用场景包括：

3.1、图像识别

对于数字或字符等可以用黑白表示的图像，通过二值化可以大大简化图像的特征提取和识别。

3.2、图像增强

在某些场景下，由于光照或成像因素等原因，图像的对比度不足或噪声较多，通过二值化可以更好地突出图像轮廓和特征。

3.3、图像分割

图像分割是指将一幅图像分成多个不同的部分或对象。通过二值化将图像中不同的部分二值化为不同的颜色或灰度值，可以更方便、准确地进行图像分割。