在图像处理领域，图像二值化算法扮演着至关重要的角色。它能够将灰度图像转换为黑白图像，从而简化后续处理步骤，提升识别和分析的效率。常见的图像二值化算法包括全局阈值法、自适应阈值法以及基于Otsu方法的自动阈值选择等。每种方法都有其特点和适用场景。例如，全局阈值法简单直接，但可能无法很好地处理光照变化大的图像；而自适应阈值法则能更好地应对局部光照变化，通过计算每个像素周围的平均灰度来确定阈值，使得图像边缘更加清晰。此外，Otsu方法则通过最大化类间方差来自动选择最优阈值，特别适用于背景和前景对比度较高的图像。

掌握这些算法，可以帮助我们更有效地进行图像预处理，提高图像识别和分析的准确性。无论是在医学影像分析、文档扫描还是工业检测等领域，图像二值化都是不可或缺的一环。🚀

图像处理 二值化 算法科普