二値化処理とは？画像を白黒に変換する仕組みと正しい方法

画像処理の文脈でよく出てくる「二値化処理」。
白と黒だけのシンプルな画像に変換する手法ですが、実際には用途や設定次第で結果が大きく変わる処理でもあります。

この記事では、
二値化処理の仕組み → 主な方法 → 実務で安全に使う手順までをまとめて解説します。

二値化処理とは

二値化処理とは、
画像の各ピクセルを「黒 or 白」の2値に分類する画像処理です。

• 黒（0）
• 白（255）

という2つの値だけで構成されるため、
データ量が減り、解析や判定がしやすくなります。

よく使われる用途

• 書類・スキャン画像の前処理
• OCR（文字認識）の精度向上
• 図面・手書き文字の整理
• AI・機械学習用データの前処理
• 印刷用データの最適化

グレースケールとの違い

混同されやすいのが「グレースケール」。

二値化は、グレースケール化した後に行う処理であることがほとんどです。

二値化処理の基本的な仕組み

二値化処理の核心は 「しきい値」 です。

しきい値とは

• 明るさが「しきい値」以上 → 白
• 明るさが「しきい値」未満 → 黒

この境界をどこに置くかで、
結果の見た目・実用性が大きく変わります。

二値化処理の代表的な方法

1. 固定しきい値（二値化の基本）

• あらかじめ決めた数値で白黒を分ける
• 処理は速いが、光ムラに弱い

2. 自動しきい値（二値化の定番）

• 画像全体の明るさから自動判定
• 実務で最も使われる

3. 適応的二値化（高精度）

• 画像の一部ごとにしきい値を変える
• 影やムラがある画像に強い

二値化処理でよくある失敗

• 文字が欠ける・細線が消える
• 背景ノイズが黒く残る
• 印刷すると読めない

原因の多くは、

• しきい値が適切でない
• 元画像の解像度不足
• ノイズ除去なしで二値化している

という点にあります。

実務で安全な二値化処理の手順

実務で使うなら、以下の流れが鉄板です。

1. 元画像をグレースケール化
2. 必要に応じてノイズ除去
3. 自動 or 適応的二値化
4. 結果を目視確認
5. 用途（OCR・印刷）で再調整

この工程を省くと、
「使えない二値化画像」になりがちです。

ソフト不要で二値化処理する方法

PhotoshopやOpenCVを使わなくても、
オンラインツールで安全に二値化処理は可能です。

PixBirdなら

• ブラウザだけで二値化処理
• しきい値を視覚的に調整可能
• インストール不要・無料
• 書類・文字画像に強い

まとめ｜二値化処理は「設定」と「手順」が9割

二値化処理は単純に見えて、

• しきい値
• 前処理
• 用途別の調整

この3点で結果が大きく変わります。

「白黒にできればOK」ではなく、
実務で使える二値化かどうかを基準に進めるのが正解です。

まずは、
ツールで結果を見ながら調整できる環境から試してみてください。

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