画像2値化（Binary image conversion）は、デジタル画像処理の手法の一つであり、画像を二つの値（通常は黒と白）のみを持つ二値画像に変換するプロセスです。画像2値化は、画像中のオブジェクトや特定の領域を抽出しやすくし、情報の抽出や画像解析のための前処理として広く利用されています。
画像2値化の主な目的は、以下の通りです。
- 特定のオブジェクトの抽出: 画像中に存在する特定のオブジェクトや領域を抽出するために、オブジェクトと背景を明確に分離します。例えば、医療画像で特定の組織を検出する場合や、機械学習アルゴリズムによる物体検出などに使用されます。
- イメージセグメンテーション: 画像をさまざまな領域に分割することで、個々の領域に対して独立した処理を行います。セグメンテーションにより、画像内の要素を個別に分析したり、領域ごとに異なる処理を適用したりすることが可能になります。
- ノイズ除去: 画像中に存在するノイズや不要な詳細を削除し、クリーンな画像を得るために使用されます。ノイズのない二値画像では、オブジェクトの形状や特徴が明確になります。
画像2値化には、さまざまな手法が存在します。代表的な手法としては、以下のものがあります。
- 固定閾値法: 画像中のピクセルの輝度値を閾値と比較し、閾値以上ならば白に、閾値以下ならば黒に割り当てます。ただし、単一の閾値では画像全体に適用するのに適さない場合があります。
- 自動閾値法: 画像のヒストグラムや統計的な手法を使用して、最適な閾値を自動的に決定します。代表的な手法には、大津の二値化法（Otsu’s method）やニッパー-リーバー法（Niblack’s method）などがあります。
- アダプティブ閾値法: 画像内の異なる領域に対して異なる閾値を使用する手法です。領域ごとの輝度の変化に対応して、より正確な2値化を実現します。
画像2値化は、画像処理やコンピュータビジョンのさまざまな応用で重要な役割を果たしています。例えば、顔検出、文字認識、物体検出、画像解析などの分野で広く使用されています。正確な領域抽出や特定の情報の抽出において、画像2値化は欠かせない前処理手法です。
