一、简述

图像二值化（Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。

二、原理

将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。

为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。

三、二值化在OpenCV中的实现

1、固定阈值操作法

double threshold( InputArray src,OutputArray dst,double threshold,double maxval,int type );

其中第五个参数type（阈值类型）使用CV_THRESH_BINARY、CV_THRESH_BINARY_INV、CV_THRESH_TRUNC、CV_THRESH_TOZERO、CV_THRESH_TOZERO_INV其中的一种。具体含义如下图：

2、自适应阈值操作法

（1）使用 1 中的threshold()方法，但是第五个参数type(阈值类型)使用CV_THRESH_OTSU（大津法）或CV_THRESH_TRIANGLE（三角形算法），这样该函数就会使用大律法OTSU或三角形算法得到的全局自适应阈值来进行二值化图片，而第三个参数threshold不再起作用。THRESH_OTSU最适用于双波峰,THRESH_TRIANGLE最适用于单个波峰，最开始用于医学分割细胞等。

且这两种阈值类型常与其他阈值类型配合使用。比如：

threshold( dst, dst, 300 , 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);

这种方法对于灰度直方图呈现二峰特征的图片处理起来效果很好

（2）使用adaptiveThreshold()方法

void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod,int thresholdType, int blockSize, double C)

三、二值图像形态学操作

包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽等操作。

关于图像二值化的介绍，这里有篇博客介绍的也挺好，以供参考：链接

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