大津の2値化は、2値化のしきい値を自動的に求める手法のひとつで、判別分析法とも呼ばれます。
人がしきい値を設定した場合、期待する2値画像にならない場合があります。大津の2値化は、画像ごとにおおよそ最適なしきい値を求めることが可能であり、2値化処理ではよく用いられる手法です。

大津の2値化は、ヒストグラムのクラス間分離度が最大になる時のしきい値を求めます。
まず、ヒストグラムとは横軸に画素値・縦軸に画素値の個数をとり、画素値の個数を棒グラフにしたもので、画像の特徴を解析するために使用されます。ヒストグラムの詳細は、また別の機会に説明します。

画素値に対して、左側をクラス1・右側をクラス2とします。

画素毎にクラス１とクラス２の分離度を求めます。画像Aの分離度は図の青線グラフのようになります。

求めた分離度が最大の時の画素値を2値化しきい値とします。画像Aの場合、しきい値は102となります。

色々な画像に大津の2値化をやってみます。

大津の2値化は、画像B/Cのように、明るさが変動した場合でも最適に2値化処理が可能です。
とはいえ、画像Dのように部分的に明るさが変化するものは最適に処理できない場合もあります。