二值化（Threshold）

什麼是二值化?

二值化(threshold)是一種基本的影像分割(segmentation)方法，用來擷取影像中特定區塊。

想像影像的長寬在三維空間分別代表 x、y，而影像的色彩深度(color depth)則是 z，z 越高則越亮，反之則越暗。將影像的色彩深度取出需要的範圍作為1，其他的為0，這過程就叫做二值化。

最簡單的例子，我們都知道一張 8bit 的灰階影像是由許多 0~255 的灰階值組成。若一張灰階影像以一個灰階值 128 作為閾值，將每個像素從中間切一刀，讓大於等於 128 的值為 1，低於的為 0，就能組成一張二值化影像 (Binary Image)。

而二值化不是一定要由灰階影像處理，舉凡RGB、HSV影像…各種色彩空間等；非色彩影像如雷射測距、超音波…等，都可以應用二值化。

常見的二值化方法

常見的二值化方法分為固定閾值和自適應閾值，如果再背景固定的情況下使用固定閾值可以提取出較多細節，反之背景有光影變化，則可以用自適應閾值方法，讓目標周圍的平均灰階決定閾值。

• 固定閾值
  • 固定閾值分割
  • 直方圖雙峰法
  • P參數法
  • 迭代法
• 自適應閾值
  • 大津法(OTSU)

參考資料

• Wiki：Thresholding