この記事では、二値画像（白黒・1ビット）の原理・特徴・計算方法についてまとめました。
二値画像とは
二値画像は「色を0（黒）と1（白）の2階調（1bit）で表した画像」です。
ただし、デジタル画像処理では、二値化画像の画素値は0（黒）と255（白）の8ビットで表す方が一般的です。
画像を二値画像に変換することを二値化処理といい、ある閾値で画像を二値画像に変換します。
二値画像は物体の輪郭を抽出するなど、画像から情報を得るのに利用できます。
■二値画像変換の例（左からRGBカラー画像 → グレースケール画像 → 二値画像）
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二値化処理のポイントは、閾値の決め方にあります。
最も単純なのは、「閾値を127と決め、画素値が127未満であれば0、127以上なら255に置き換える」というように、人が感覚的に閾値を設定する方法です。
二値化処理とは
二値化処理とは、ある閾値を設定してそれ以上か未満かで画素値を分ける処理です。
【例】グレースケール画像を白黒で二値化する場合
閾値を127に設定し、グレースケール画像を二値化すると、
①127未満の画素値は全て0
②127以上の画素値は全て255
に置き換えます。
二値化処理のポイント
二値化処理は、画像から物体の輪郭を取り出したりできる基本的な処理です。
この処理のポイントは、閾値の決め方にあります。
最も単純なのは、人が感覚的に閾値を設定する方法ですが、調整が大変という欠点があります。
そこで、画像から得られる情報を元に、自動的に適切な閾値を求める「適応二値化処理」「大津の二値化処理」などの二値化手法が提案されています。
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