一文搞懂图像二值化算法

传统的机器视觉通常包括两个步骤：预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（Image Segmentation）[1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。

举个例子，食品加工厂新进了一批肉鸡，想通过视觉检测其美味程度。机器在预处理优化完图像之后，要先把图像中的鸡肉和背景分开，并对感兴趣的区域单独进行分析，才能做出快速准确的判断。

食品加工厂的视觉处理

然而，图像分割对愚蠢的AI来说并不容易。聪明的人类一眼就能看出下图中哪些东西能吃、哪些不能吃。但计算机要把这些东西分开却得花费一番功夫。

原图

图像分割结果

最简单的图像分割方法是二值化（Binarization）。

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。二值图像每个像素只有两种取值：要么纯黑，要么纯白。

彩色图、灰度图、二值图对比

由于二值图像数据足够简单，许多视觉算法都依赖二值图像。通过二值图像，能更好地分析物体的形状和轮廓。二值图像也常常用作原始图像的掩模（又称遮罩、蒙版，Mask）：它就像一张部分镂空的纸，把我们不感兴趣的区域遮掉。进行二值化有多种方式，其中最常用的就是采用阈值法（Thresholding）进行二值化。

在计算机视觉里，一般用矩阵来表示图像。也就是说，无论你的图片看上去多么好吃，对计算机来说都不过是个矩阵而已。

在这个矩阵里，每一个像素就是矩阵中的一个元素。在三通道的彩色图像中，这个元素是由三个数字组成的元组。

彩色三通道图像

而对于单通道的灰度图像来说，这个元素就是一个数字。这个数字代表了图像在这个点的亮度，数字越大像素点也就越亮，在常见的八位单通道色彩空间中，0代表全黑，255代表全白。

单通道的灰度图

阈值法是指选取一个数字，大于它就视为全白，小于它就视为全黑。就像教室里的灯管开关，我们轻轻地推动它，如果突然间超过了某个阈值，灯就啪的一声亮了。

根据阈值选取方式的不同，可以分为全局阈值和局部阈值。

1、全局阈值（Global Method）

全局阈值，指的是对整个图像中的每一个像素都选用相同的阈值。我们可以在Photoshop的图像—调整—阈值里体验这一操作：

Photoshop里的阈值

可以看到阈值色阶从1到255的移动过程中，图像变黑的区域越来越多。当阈值数字在某个特定范围内的时候，红米肠的轮廓清晰可辨。

正确的二值化使红米肠轮廓清晰可辨

在生产线环境下，光照是已知的，常常会设定一个固定的数字来作为全局阈值。但是在室外或者机器人比赛中，光照条件往往更加复杂。

同样是奥利奥冰激凌，在白天和晚上，摄像头看到的画面可能不太一样，常数阈值无法同时适应这两种情况。

明暗不同的画面

对于画面比较暗的晚上，我们需要一个比较低的阈值，比如说设定阈值为50，它在晚上能很清楚地把黑白两种颜色分开，但是到了白天就是一片白（左边）；如果我们把阈值设置得比较高，比如说172，在白天能顺利分割，但在晚上就是一片黑（右边）。我们需要能够适应复杂环境的算法。

左边阈值=50，右边阈值=172

其实，稍作分析我们可以发现，这张图像中的颜色差异还是比较明显的，只有深浅两种颜色。因此，无论是在白天还是黑夜，它的色阶直方图都应该是两个明显的波峰，分别代表深色和浅色的区域。只是色阶直方图在白天会整体向右偏移，而在夜晚整体向左偏移。

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