二值化是圖像處理中常用的一種方法，用於將灰度圖像轉換爲黑白（二值）圖像。常用的二值化方法包括：
全局閾值法。此方法爲整幅圖像設置一箇固定閾值，將像素值根據是否大於或小於這個閾值分爲兩類。這種方法簡單快速，但可能不適用於光照條件變化較大的圖像。
局部閾值法。此方法將圖像分成多箇區域，每個區域計算一箇局部閾值。這種方法適用於不同光照和複雜背景下的圖像。
自適應閾值法。此方法中每個像素的閾值不是固定的，而是根據周圍鄰域像素的灰度均值或方差來確定。它適用於光照不均勻和背景多樣的圖像。
基於聚類的閾值法。此方法通過聚類圖像像素來分割，通過最小化聚類內方差和最大化聚類間差異來確定閾值。但這種方法計算複雜度較高。
基於邊緣的閾值法。此方法通過檢測圖像邊緣的局部梯度極大值點來確定閾值，有效解決灰度不均勻問題。
雙峯法。適用於灰度直方圖呈雙峯形態的圖像，自動找到兩峯之間的谷底作爲閾值。
大律法（OTSU法）。此方法利用最大類間方差將圖像分爲前景和背景兩部分，以找到最佳閾值。它對噪音和目標大小敏感，但對單峯直方圖的圖像效果較好。
灰度平均值法。使用整幅圖像的灰度平均值作爲二值化閾值，通常作爲其他方法的初始猜想值。
光照補償方法。用於增強圖像對比度和亮度，再進行二值化，以提高在不同光照和複雜背景下的魯棒性。
這些方法各有優劣，適用於不同類型和條件的圖像處理需求。