不僅可以處理質量差的影象安視寶微卡口攝像頭而且可以處理單峰直方圖。然而，該方法也有自身的缺陷，例如，在確定閾值時，需要計算影象中每個畫素的閾值，如果影象很大，將會導致計算量增大，降低演算法的運算速度。
工具/原料
全域性閾值法
區域性闡值法
動態闡值法
方法/步驟
全域性閩值法的基本思想是根據影象的直方圈或灰度空間分佈來確定閩值，主要包括Ostu、最大熵等方法”。針對目標和背景較清楚的影象而言，利用全域性闡值法確定閾值的二值化演算法處理，其效果較好。但是針對背景不均勻的影象而苦，該方法便不再適用，因而應用範圍受到極大限制。
典型的採用區域性閾值法確定閩值的二值化方法有很多，例如多閾值的梯度強度法、基於紋理影象的方法Bernsen法等。區域性閩值法是在全域性閾值法的基礎上改進的，其基本思想是根據影象畫素的座標位置關係進行二值化處理。區域性閾值法對干擾較嚴重的影象處理效果較好，和全域性閱值法相比，其具有更廣泛的應用。
動態閾值法是一種更靈活的閩值選擇方法，其闡值的選擇不僅由畫素闡值及其鄰域畫素的灰度值決定，還由該畫素的座標位置決定。因此，採用動態閾值的二值化處理，不僅可以處理質量差的影象，而且可以處理單峰直方圖。然而，該方法也有自身的缺陷，例如，在確定閾值時，需要計算影象中每個畫素的閾值，如果影象很大，將會導致計算量增大，降低演算法的運算速度。