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图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
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本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb.net 实现。
1、P-Tile法
Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值，使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率，该方法简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。
2、OTSU 算法（大津法）
OSTU算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。1978 OTSU年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效，一直广为使用。
3、迭代法（最佳阀值法）
(1)． 求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Zl和Zk，令初始阈值为：
(2)． 根据阈值TK将图象分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:
式中，Z(i,j）是图像上(i,j)点的象素值，N(i,j)是(i,j)点的权值，一般取1。
(3)． 若TK=TK+1，则所得即为阈值，否则转2，迭代计算。
4、一维最大熵阈值法
它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ，计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像，图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体（O），高于灰度级T的像素点构成背景（B），那么各个灰度级在本区的分布概率为：
O区： i=1,2……,t
B区： i=t+1,t+2……L-1
上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为：
对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB，选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值，这就是一维最大熵阈值图像分割法。
不要分
灰度图像的像素的取值范围为
0-255,0代表黑，255代表最亮，中间值是不同的亮度
图像二值化，就是通过某个判断标准，将灰度图像变成只有两个值的图像，即图像值不是0，就是255
阈值，就是这个判断标准，比如，如果阈值取100，那么图像灰度小于等于100的像素，都变成0
图像灰度大于100的，都变成255
在web上可以使用HTML5的特效实现。
在windows forms里面可以直接修改设置图片的属性。
Try
' 图片位置初始化一个image1
Dim image1 As New Bitmap(
"C:\Documents and Settings\All Users\Documents\My Music\music.bmp",
True)
Dim x, y As Integer
' Loop through the images pixels to reset color.
For x = 0 To image1.Width - 1
For y = 0 To image1.Height - 1
Dim pixelColor As Color = image1.GetPixel(x, y)
Dim newColor As Color =
Color.FromArgb(pixelColor.R, 0, 0)
image1.SetPixel(x, y, newColor)
Next
Next
' Set the PictureBox to display the image.
PictureBox1.Image = image1
' Display the pixel format in Label1.
Label1.Text = "Pixel format: " + image1.PixelFormat.ToString()
Catch ex As ArgumentException
MessageBox.Show("There was an error." _
"Check the path to the image file.")
End Try
位图本来就是一个二维的位数组，此数组的每一个元素与图像的像素一一对应。位图中的每个像素值指明了一个单位网格内图像的平均颜色。
直接把数组循环输出，每组值的(x,y)分别对应的是setpixel中此点的x坐标与y坐标。再把color设定成Color.Gray即可。
小示例（转载）
Dim m As New Bitmap("D:\temp\1.png")‘随便改成个啥，要存在的图片
For i As Integer = 0 To 99
For j As Integer = 0 To 99
m.SetPixel(i, j, Color.Gray)
Next
Next
Me.PictureBox1.BackgroundImage = m