二值化是將圖像中的每個像素值映射為兩個級別（通常是0和255，或0和1）的過程，常用於簡化或突出圖像的特定特徵。常用的二值化方法包括：
雙峰法：基於圖像直方圖具有明顯的雙峰特性，選擇兩峰之間的谷底作為閾值。
P參數法：使用圖像的灰度直方圖，通過計算灰度級機率分布來確定閾值。
疊代法：通過疊代方式確定閾值，直到滿足特定條件為止。
OTSU法（大津法）：計算前景和背景之間的最大類間方差來確定最佳閾值，適用於圖像前景和背景差異明顯的情況。
最大熵閾值法：選擇使熵達到最大的灰度級作為閾值，通常用於背景和前景灰度值重疊較大的情況。
灰度平均值法：使用整幅圖像的灰度平均值作為閾值，可以作為其他方法的初始猜想值。
自適應閾值法：為圖像中的每個像素或像素鄰域確定不同的閾值，適用於照明不均勻或背景灰度變化較大的情況。
二值化方法可以分為全局閾值法和局部閾值法。全局閾值法對整個圖像使用單一的閾值，而局部閾值法為圖像的每個像素或像素鄰域使用不同的閾值。OTSU法是一種全局閾值法，它通過計算類間方差來確定最佳閾值，適用於大多數需要求圖像全局閾值的場合。自適應閾值法是一種局部閾值法，適用於照明不均勻或背景灰度變化較大的情況。