二值化（二值化图像）

大家好，今天来为大家解答关于二值化这个问题的知识，还有对于二值化图像也是一样，很多人还不知道是什么意思，今天就让我来为大家分享这个问题，现在让我们一起来看看吧！

1二值化的分类

二值化分类是图像处理领域中的一种方法。它的基本思想是将一幅图像中的像素点根据灰度值分为两个类别，一般是黑色和白色。这种处理方式不仅能够简化图像信息，提高图像处理的速度，同时也能够更好地突出图像中的特定区域。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

二值化，在图像处理中，常常需要将灰度图像转化为黑白图像，这时就需要设定一个阈值来确定哪些像素点应该被分为黑色（0）或白色（1）。

二值化里最重要的就是阈值的选取，一般分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有：双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。

二值化在ENVI中可以通过band math来实现。band math是利用简单的算术表达式来解决波段运算的功能。二值化的实现，需要用到band math的逻辑运算功能，具体的表达式的书写，你可以查看帮助文件，或者找一本操作指南看看。

2我在做基于二值化理论的医学图像处理,请问图像二值化的理论和方法有哪些...

1、图像的二值化的基本原理图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

2、把图像重新symbolize，使用classify分成两种类型，如：0-126，126-255。（把图象二值化），在图象上鼠标右击，选取properties，在选symbolgy标签，在show中选classified，classes等于2。

3、P-Tile法 Doyle于1962年提出的P-Tile （即P分位数法）可以说是最古老的一种阈值选取方法。

4、一般来说，二值化处理有两种方法：全局阈值法和自适应阈值法。全局阈值法是将整张图像的像素点设为同一个阈值，可以快速实现二值化处理。

5、首先要知道图像二值化和边缘检测的目的。图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单图像更简单。阈值可以分为全局阈值和局部阈值，可以是单阈值也可以是多阈值。

3为什么图像要进行二值化处理

图像二值化的目的是简化图像，使其易于计算机处理。在计算机视觉中，二值化可以用来进行边缘检测、轮廓提取、区域分割等操作。此外，二值化还可以用于数字图像处理、模式识别、人工智能等领域。

因素只有一个，就是阈值，因为就这一个参数。选过高，图像一片白，选过低，一片黑，都导致图像细节的丧失。最佳的选择当然是看直方图，选择中间的谷点。

图像的预处理为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。

在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。

而在图像分割中，对于一些面积较小的细节，可以通过二值化处理进行过滤，从而更好地保留图像的主体结构。总体来看，二值化分类是一种非常实用的图像处理方法，具有很广泛的应用价值。

二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。

4社会网络分析法为什么要对矩阵进行二值化处理

Normalize：按照一定标准，将矩阵的行、列或者整个矩阵进行标准化处理，这是二值化处理中的其中一部分内容。UCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。

社会网络分析（Social Network Analysis）就是要对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究，是社会网络理论中的一个具体工具。 因此，社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式，采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。

矩阵法可以对群体关系进行具体分析，故社会网络分析中矩阵二次方含义是0代表无关系，1表示两者有关系。

5图像二值化的方法和步骤,能有具体的比如ARCGIS或者ENVI步骤更好_百度...

1、局二值化 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个全局的阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。

2、ERDAS：ERDAS是一款遥感图像处理系统软件。

3、ENVI完全支持ArcGIS Geodatabase各个级别的读写，在ENVI、ENVI Zoom、ENVI EX中，都可以通过菜单Remote Connection Manager打开相应的面板，也可以通过Save to ArcGIS Geodatabase菜单将数据保存到Geodatabase。

6图像的二值化会有哪些作用?

1、首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。

2、二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。

3、图像二值化局部自适应二值化是针对灰度图像中的每一个像素逐点进行阈值计算，它的阈值是由像素的邻域内的点的局部灰度特性和像素灰度值来确定的。

4、也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。二值化（英语：Thresholding）是图像分割的一种最简单的方法。二值化可以把灰度图像转换成二值图像。把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值。

5、图像逻辑运算主要应用于二进制图像，也就是图像中只有黑色和白色两种像素的图像。这类图像也被称作二值图像。逻辑运算包括与、或、非、异或等操作，这些操作在二进制图像的处理中发挥着重要作用。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。