你们知道二值化吗?接下来，小编就为各位带来了二值化的介绍，让我们一同去下文看看吧。

一、什么是二值化

1、定义：二值化是一种图像处理技术，又称黑白化，它只用二种颜色如白色或黑色，把灰度图转换成二值图像。

2、核心原理：对原来的像素值就是将原来像素的灰度值在阈值以下的像素值设置为0，而阈值以上的像素值设置为255。

二、二值化的应用

1、缩小图像：二值化可以缩小图像的尺寸，使图像的像素更少，以节省存储空间。

2、图像分析：二值化图像更易于分析，比如用来检测轮廓，连接不同的对象等。

3、投影映射：二值图像可以用来投影映射，把原像素映射到较大的白色区域。

4、视觉效果：二值化图像具有鲜明的视觉效果，更容易识别。

三、二值化算法

1、全局阈值法：首先，求取待处理图像（即灰度图像）的全局平均灰度值；然后，把所有像素的灰度值用最近的全局平均灰度值进行替换，这就是所谓的“全局阈值法”。

2、局部阈值法：引入一个特征向量，然后进行特征分析，分析完成后，给出局部阈值，把和特征向量相似的像素灰度设置为0，与特征向量不相似的像素灰度设置为255，使每一块区域的特征更加突出，这就是所谓的“局部阈值法”。

3、迭代阈值法：首先任取一个阈值，然后把原来的灰度图转换成二值图像；之后，根据这个二值图统计出来的（灰度）像素值，进行聚类，从而获得更准确的阈值，不断循环滤波，直至获得较 “完美” 的阈值，就是所谓的迭代阈值法。

四、优缺点

1、优点：①可以消除噪声，使图像更清晰；②可以加快计算速度，减少计算量；③容易确定轮廓，方便图像分析。

2、缺点：①有损地抑制了像素之间的变化，同时大幅度抑制了图像的细节信息；②无法处理像素值异常值。

一、定义

二值化是一种图像处理技术，它是把单通道灰度图像的像素值转换为0和1，使用该技术可以将复杂的图像转换成黑白(二值)图像。

二、原理

1. 图像的每个像素点有其对应的像素值，比如灰度图像，一般属于8位图像，那么一张1024*1024长度图像，它的每个像素值范围是由 0 到 255 之间。

2. 通常我们可以通过设置一个阈值来计算每个像素点，如果该像素点像素值大于阈值，那么可以将其认为是前景值，并将其设置为1；如果该像素点的像素值小于阈值，那么可以将其认为是背景值，并将其设置为0。

3. 二值化的过程中，其实就是通过设置阈值，将一张图像中的所有像素点的像素值都进行重新的编码，当阈值不同的时候，最终的图像结果会有很大的变化。

三、应用

1. 二值化技术应用广泛，可以用于图像处理，语音识别，图像分割和物体识别等任务中。

2. 对于图像处理，采用二值化技术后，可以进行图像增强，弱小斑点或亮调可以被简单地抹消，同时可以达到抗噪声的效果。

3. 在语音识别过程中，采用二值化技术可以控制因噪声的影响，从而提高识别的正确率。

4. 对于图像的分割，使用二值化技术可以很容易把图像分割成几大块，从而达到分割的效果。

5. 在物体识别中，通过二值化可以获取图像中某一区域的明暗对比，可以用来判断图像中的一些特征，从而实现物体的自动识别。

四、缺点

1. 二值化算法会损失大量细节信息，所以在图像处理过程中，二值化处理后的结果只能满足最基本的需求。

2. 对于不均匀分布的图像，二值化后的结果存在噪点的问题，不能很好的表现像素的差异度。

3. 在无法准确设置阈值的情况下，二值化的处理结果会受到很大影响，甚至准确性会大大降低。

五、总结

二值化是一种常用的图像处理技术，它是把单通道灰度图像的像素值转换为0和1，使用该技术可以将复杂的图像转换成黑白(二值)图像。二值化技术在图像处理，语音识别，图像分割和物体识别等任务中有广泛的应用，但是由于它会损失大量细节信息，并且容易产生噪点，在无法准确设置阈值的情况下，精度会有很大的下降，因此，在应用二值化技术时需要十分谨慎。

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