随着图像处理技术的不断发展，图像二值化算法作为其中的重要环节，其应用范围也愈加广泛。那么，什么是图像二值化？又有哪些常见的图像二值化算法呢？

首先，让我们了解一下图像二值化是什么。简单来说，就是将图像上的像素点转换为黑白两种颜色的过程。这个过程可以将图像简化，使其更易于分析和处理。在医学影像、文档扫描等领域都有广泛的应用。🔍📝

接下来，我们来聊聊几种常见的图像二值化算法：

- 全局阈值法：这是最简单的二值化方法之一，它为整张图像设定一个固定的阈值，所有高于该阈值的像素被设为白色，低于的则设为黑色。💡

- 自适应阈值法：与全局阈值法不同，这种方法会根据每个像素周围的局部特性来决定阈值，使得结果更加精准。🔧

- Otsu算法：这是一种基于直方图的全局阈值选取方法，通过寻找最大类间方差来确定最佳阈值，适用于各类复杂场景。📊

掌握这些基础知识后，你就可以根据实际需求选择合适的图像二值化算法了。希望这篇文章能帮助你更好地理解图像二值化算法！🎉

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