全局阈值二值化和局部阈值二值化有什么区别

全局阈值二值化和局部阈值二值化都是图像处理中常用的二值化方法，但它们的实现方式和效果有所不同。

全局阈值二值化是将整幅图像的像素值与一个固定的阈值进行比较，将大于等于阈值的像素设为白色，小于阈值的像素设为黑色。这种方法对于整幅图像的光照条件比较均匀、对比度比较高的情况比较适用，但对于光照不均匀、对比度较低的图像效果可能不理想。

局部阈值二值化则是将图像分成若干个小区域，在每个小区域内分别计算一个阈值，然后将该区域内的像素根据各自的阈值进行二值化。这种方法可以适应光照不均匀、对比度较低的图像，但需要选取合适的小区域大小和计算阈值的方法，否则可能会出现过度分割或连接不足的情况。

总之，全局阈值二值化和局部阈值二值化都有各自的优缺点，应根据具体情况选择合适的方法。

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全局阈值二值化、局部阈值二值化、大津算法二值化区别

全局阈值二值化、局部阈值二值化和大津算法二值化是图像处理中常用的三种二值化方法，它们的区别如下：

1. 全局阈值二值化：将整张图像的像素值与一个阈值进行比较，大于阈值的像素置为白色，小于等于阈值的像素置为黑色。全局阈值二值化适用于图像背景和前景的灰度差较大的情况，但对于灰度差异较小或图像灰度分布不均的情况，效果不佳。

2. 局部阈值二值化：将图像分成若干个小区域，每个小区域根据局部灰度分布计算一个阈值，并将该区域内的像素进行二值化处理。局部阈值二值化适用于图像背景和前景的灰度差异较小或图像灰度分布不均的情况，但对于图像噪声比较大的情况，效果不佳。

3. 大津算法二值化：通过最小化类间方差来确定阈值，使得图像前景和背景之间的差异最大化。大津算法二值化适用于图像前景和背景灰度分布差异较小的情况，但对于图像噪声比较大的情况，效果不佳。

总的来说，选择适合的二值化方法需要考虑图像的特点和需求，以达到最佳的效果。

全局阈值二值化和固定阈值二值化是一样的吗

不完全一样。全局阈值二值化和固定阈值二值化都是将灰度图像转换为二值图像的方法，但它们采用的阈值计算方式不同。

全局阈值二值化是指将整张图像的像素值分为两个部分，一部分大于阈值，一部分小于等于阈值。而阈值的计算是基于整张图像的像素值统计信息，比如说图像的平均灰度或者中位数灰度。

固定阈值二值化是指将整张图像的像素值都与一个固定的阈值进行比较，大于阈值的像素值变为最大值，小于等于阈值的像素值变为最小值。固定阈值是由用户自己设定的，可以根据具体应用场景和需求进行调整。

因此，全局阈值二值化适用于图像整体灰度分布比较均匀的情况，而固定阈值二值化更适用于对比度较高的图像或需要特定阈值的情况。