二值化

二值化（英語：Thresholding）是圖像分割的一種最簡單的方法。二值化可以把灰度圖像轉換成二值圖像。把大於某個臨界灰度值的像素灰度設為灰度極大值，把小於這個值的像素灰度設為灰度極小值，從而實現二值化。

根據閾值選取的不同，二值化的算法分為固定閾值和自適應閾值。 比較常用的二值化方法則有：雙峯法、P參數法、迭代法和OTSU法等。 ^[1] 

在計算機視覺領域，圖像分割（Segmentation）指的是將數字圖像細分為多個圖像子區域（像素的集合）（也被稱作超像素）的過程。圖像分割的目的是簡化或改變圖像的表示形式，使得圖像更容易理解和分析。圖像分割通常用於定位圖像中的物體和邊界（線，曲線等）。更精確的，圖像分割是對圖像中的每個像素加標籤的一個過程，這一過程使得具有相同標籤的像素具有某種共同視覺特性。

圖像分割的結果是圖像上子區域的集合（這些子區域的全體覆蓋了整個圖像），或是從圖像中提取的輪廓線的集合（例如邊緣檢測）。一個子區域中的每個像素在某種特性的度量下或是由計算得出的特性都是相似的，例如顏色、亮度、紋理。鄰接區域在某種特性的度量下有很大的不同。 ^[1] 

在計算機領域中，灰度（Gray scale）數字圖像是每個像素只有一個採樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，儘管理論上這個採樣可以是任何顏色的不同深淺，甚至可以是不同亮度上的不同顏色。灰度圖像與黑白圖像不同，在計算機圖像領域中黑白圖像只有黑白兩種顏色，灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級的顏色深度。但是，在數字圖像領域之外，“黑白圖像”也表示“灰度圖像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些關於數字圖像的文章中單色圖像等同於灰度圖像，在另外一些文章中又等同於黑白圖像。

灰度圖像經常是在單個電磁波頻譜如可見光內測量每個像素的亮度得到的。

用於顯示的灰度圖像通常用每個採樣像素8 bits的非線性尺度來保存，這樣可以有256種灰度（8bits就是2的8次方=256）。這種精度剛剛能夠避免可見的條帶失真，並且非常易於編程。在醫學圖像與遙感圖像這些技術應用中經常採用更多的級數以充分利用每個採樣10或12 bits的傳感器精度，並且避免計算時的近似誤差。在這樣的應用領域流行使用16 bits即65536個組合（或65536種顏色）。 ^[1] 

二值圖像是每個像素只有兩個可能值的數字圖像。人們經常用黑白、B&W、單色圖像表示二值圖像，但是也可以用來表示每個像素只有一個採樣值的任何圖像，例如灰度圖像等。

二值圖像經常出現在數字圖像處理中作為圖像掩碼或者在圖像分割、二值化和dithering的結果中出現。一些輸入輸出設備，如激光打印機、傳真機、單色計算機顯示器等都可以處理二值圖像。 ^[2]