將一副灰度圖像轉(zhuǎn)換為只包含為黑白兩色的二值圖像稱之為圖像的閾值處理；這種處理有多種方式，最簡單的就是設(shè)定一個靜態(tài)的閾值，色素值大于該閾值的為白，否則該值的為黑色。但是在很多時候，這種簡單的方法并不能得到很好的效果。在這篇文章里面我們介紹一種很簡單的局部自適應(yīng)性圖像閾值化處理方法，該方法根據(jù)圖像局部特點動態(tài)的調(diào)整其閾值，能夠得到比較理想的閾值化處理效果。
該方法的思想是首先將圖像分為一定大小的區(qū)塊，這個可以根據(jù)情況選用，比如你可以選擇3*3的矩陣，或者5*5的矩陣。選定好這些小塊之后，我們計算這個小塊中包圍了中心像素點的其他像素點（或者用戶也可以加其他的限定條件選擇像素點）的灰度值的某種統(tǒng)計信息，比如灰度均值，或者灰度中間值，或者最大灰度與最小灰度之間的均值作為中間像素點的閾值。如果中間像素點的灰度大于該閾值，則中間像素被轉(zhuǎn)換為白色點；反之，則轉(zhuǎn)換為黑色點。
以ROUND(x)代表像素點x周圍的所有像素點，以函數(shù)Statistic(ROUND(x))表示對上述的這些像素點的灰度值做統(tǒng)計運算，那么我們的算法思想可以描述為：
1（x>Statistic(ROUND(x)))
x={
0(x<=Statistic(ROUND(x)))
在實際情況中，選用3*3的包圍矩陣和取均值的統(tǒng)計算法可以得到比較理想的處理效果（處理效果的圖片對比如下：
原圖：
處理后圖片：
）。