2値化・とは？初心者が今すぐ理解できる基本と身近な活用例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

2値化・とは？

2値化とは、データを 2つの値 にだけ変える処理のことです。一般的には 0 と 1 のように二つの値で表します。日常生活での例えにすると、リストの各項目を「あり/なし」や「オン/オフ」に分ける作業に似ています。データを2つの状態に絞ることで、複雑な情報をシンプルに扱えるようになる点が魅力です。

2値化は特に画像処理やデータ分析の前処理でよく使われます。例えば写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）や図形を黒と白だけの状態に変えたり、センサーから得られた数値を二つのカテゴリに分けたりします。こうすることで、後の分析や機械学習の学習データ作成が楽になり、計算もしやすくなります。

2値化の基本的な考え方

最も基本的なアイデアは次のとおりです。まず閾値と呼ばれる境界の値を決めます。データが閾値以上なら one の値、閾値未満なら zero の値に変換します。例としてある画素の値が 150 で閾値を 128 に設定した場合、その画素は 1 に、それより低い画素は 0 になります。閾値の設定方法にはいくつかあり、用途に合わせて選ぶことが大切です。

閾値の決め方には主に二つの型があります。まずは全体のデータを一つの閾値で分ける「グローバル閾値」です。次に画像の明るさが場所によって違う場合に、場所ごとに閾値を変える「適応閾値」です。適応閾値は文字通り場所ごとに閾値を変えるため、影の多い部分や逆光の部分の品質を保ちやすくなります。さらに専門的にはヒストグラムを利用して最適な閾値を選ぶ方法や、Otsu の方法といったテクニックもあります。これらの方法は初心者向けの解説本やオンライン教材で段階的に学ぶことができます。

身近な活用例

身近な活用例としては次のようなものがあります。まず写真の背景をはっきり黒と白に分けて、形をはっきりさせる。次に手書き文字をデジタル化して機械で読み取りやすくする。さらにセンサーの数値を管理しやすい二値データに変換して、後の集計を簡単にする、などです。これらはすべてデータを「扱いやすい形」に変える作業の一部と考えるとイメージしやすいです。

具体的な手順

以下は最も基本的な手順の一例です。まず1つ目のステップとして、何を二値化するのかを決めます。次に、どの値を 0 に、どの値を 1 にするかの閾値を決定します。3つ目のステップとして、データの各要素に対して閾値の判定を適用します。4つ目のステップで結果を確認し、必要なら閾値を調整します。最後に、得られた二値データをデータ分析や機械学習の入力として活用します。

重要なポイントは閾値の選び方です。閾値が適切でないと、重要な情報が失われたり、ノイズが増えたりします。初めは手動で閾値を変えながら観察し、良い結果が得られる値を見つけると良いでしょう。

比較表で整理してみよう

<th>項目

説明
2値化とは	データを 0 と 1 の二値に変換する処理
閾値	0 と 1 を分ける境界となる値
グローバル閾値	全体で同じ閾値を使う方法
適応閾値	場所ごとに閾値を変える方法
活用例	画像の形状抽出や文字の認識など

よくある誤解と注意点

2値化は情報を完全に失うわけではなく、むしろ重要な形や特徴を伝えやすくする手法です。ただし閾値が不適切だと、ノイズが混入したり、細かな特徴が消えたりします。特に照明の変化が大きい写真では、適応閾値の方が安定した結果を出すことがあります。実践の際は、ひとつの閾値でうまくいかない場合を想定し、複数の閾値を試してみると良いでしょう。

この解説を読んで、2値化という考え方がデータを整理する入口であることが分かれば十分です。用途を決め、適切な閾値と手法を選ぶ練習を続けてください。最後に、実際のデータを使って小さな実験をしてみると理解が深まります。

まとめ

2値化はデータを 0と1 の二値に変換する基本的な処理です。閾値の選び方や適用方法を工夫することで、画像処理やデータ分析がシンプルに、かつ効果的になります。初心者はまずグローバル閾値から試し、徐々に適応閾値や他の閾値決定法へと学ぶと良いでしょう。

2値化の同意語

二値化: データや特徴量を0と1などの二つの値だけで表現する処理。連続値やカテゴリを二値に変換します。
二値化処理: データを0/1などの二値に変換する処理の総称。機械学習や画像処理で使われます。
閾値処理: データの値を一定の閾値で比較して、0または1などの二値に変換する手法。二値化を実現する代表的な方法です。
0-1化: データを0と1の二値に変換すること。特徴量の正規化・形式整備で用いられます。
0/1化: データを0と1の二値に変換する表現。カジュアルな表現として使われます。
バイナリ化: 英語のbinaryを日本語風に表現した用語。0/1などの二値へ変換する処理を指します。
二値変換: データを二つの値で表すように変換する操作の総称。
二値化変換: データを二値（0/1など）に変換する具体的な変換処理。

2値化の対義語・反対語

連続化: データを二値化や離散値ではなく、連続的な値として扱うこと。閾値で分けずに滑らかな実数値を用いる状態。
多値化: 二値化の代わりに3値以上の離散的な階層を用いること。例として0,1,2のように複数のレベルを使う。
実数値化: データを実数の値として扱い、離散化せずに連続的な値をそのまま利用すること。
非二値化: 二値化を避け、元のデータの多値あるいは連続値をそのまま扱うこと。
三値化: データを3つの階層に分ける多値化の一形。0/1/2のように三段階を使うこと。
四値化: データを4つの階層に分ける多値化の一形。0/1/2/3のように四段階を使うこと。

2値化の共起語

2値化: 数値や画像データを0と1の二値だけで表現する処理。画像なら白黒の二値画像にすることを指します。
二値化: 数値や画像データを0と1の二値だけで表現する処理の別表現。画像処理で頻繁に使われる基本技法。
閾値: 二値化の基準となる値。ピクセル値がこの値以上なら1、未満なら0などと判定します。
しきい値: 閾値の日本語表現。二値化の基準値として使われます。
閾値処理: 閾値を用いてデータを二値化する処理。そのままバイナリ化とも呼ばれます。
しきい値処理: 閾値処理の別表現。二値化の前提となる処理です。
グレースケール: カラー画像を明度成分だけの画像に変換する前処理。二値化の前段階として利用されます。
グレースケール化: カラー画像をグレースケールへ変換すること。
大津法: 大津の閾値決定法。ヒストグラムの分離度を最大化する閾値を自動で決定します。
大津の方法: 大津法の別表現。自動閾値決定法の一つです。
適応的閾値処理: 照明ムラがある画像などに対し、局所的に閾値を決定して二値化する手法。
適応的二値化: 適応的閾値処理と同義。局所的に閾値を決めて二値化します。
局所的閾値処理: 局所領域ごとに閾値を決めて二値化する方法。
局所的二値化: 局所領域ごとに異なる閾値で二値化する方法。
バイナリ画像: 二値化後の画像。画素が0または1の値をとる画像です。
白黒化: カラー画像やグレースケール画像を白と黒の二値画像に変換する表現。
白黒画像: 白黒の二値画像のこと。英語ではバイナリ画像とも呼ばれます。
0/1化: データを0と1の値に変換すること。
0-1化: 0/1化の別表現。
ダミー変数化: カテゴリデータを0と1の二値表現に変換する前処理。機械学習でよく使われます。
ダミー変数: カテゴリデータを0/1で表す表現のこと。ダミー変数化とセットで使われます。
0/1表現: データを0と1だけで表現する方法。
前処理: データ処理の前段階。二値化は画像処理の前処理として用いられます。
画像処理: 画像データを対象とした処理全般の総称。二値化は基本的な技術の一つです。
ヒストグラム: 画像のピクセル値分布を表すグラフ。大津法など閾値決定の根拠として使われます。
二値特徴量: 二値化された特徴量。機械学習の特徴量として用いられることが多いです。
アダプティブ閾値処理: Adaptive thresholdingの日本語表現。局所的な閾値で二値化します。
アダプティブ二値化: アダプティブ閾値処理の別表現。
0/1特徴量: 0と1だけで表現された特徴量のこと。モデル入力に使われます。

2値化の関連用語

2値化: カラーやグレースケール画像を0と1の二値画像へ変換する処理。閾値を基準に各画素を黒か白に分け、背景と対象を区別します。OCRや物体検出の前処理として広く使われます。
閾値: 二値化の基準となるしきい値。画素値がこの値以上なら1、以下なら0に分類されます。
グレースケール: カラー画像を明るさ情報だけに絞り、0〜255などの単一チャンネルで表現した画像。二値化の前処理としてよく使われます。
グローバル閾値処理: 画像全体で1つの閾値を用いて二値化する方法。照度が均一な画像に適しています。
適応的閾値処理: 画像の局所ごとに閾値を決定して二値化する方法。照度ムラがある画像でも安定します。
大津法: ヒストグラムを用いてクラス間分離度を最大化するように閾値を決定する代表的なアルゴリズムです。
Niblack閾値処理: 局所窓の平均と標準偏差を使って閾値を決定する局所閾値法の一つ。ノイズの影響を受けやすい場合があります。
Sauvola閾値処理: Niblackを改良した局所閾値法。ノイズや照度変動に対する頑健性が高いのが特徴です。
Bernsen法: 局所コントラストに基づく閾値決定法。窓内の最大・最小値から閾値を算出します。
ローカル閾値処理: 局所情報を用いて閾値を決定する総称。適応的閾値処理とほぼ同義です。
ヒストグラム: 画像の画素値分布をグラフ化したもの。閾値候補を選ぶ際に基礎データとして使われます。
二値画像: 各画素が黒(0)と白(1)の二値だけで表現された画像。後続の解析（連結成分、形態学処理など）に適します。
画素値/ピクセル値: 各画素が持つ明るさの数値。一般に0〜255の範囲で表されます。
反転二値化: 二値化後に黒と白を反転させる処理。背景と前景を逆にしたいときに使います。
連結成分分析: 二値画像上の隣接する白い領域をグループ化して個々の物体を識別・抽出する手法です。
形態学的処理: 膨張・収縮・開閉などを適用し、ノイズ除去や形状の整形を行う前処理・後処理です。
ノイズ除去: 二値化前後のノイズを減らす処理。中央値フィルタや平滑化などが用いられます。
OCR前処理: 光学文字認識の前提処理。二値化、ノイズ除去、傾き補正などを行い認識精度を高めます。
文書画像/文書スキャン: 紙面をデジタル化した画像。二値化は文書認識や検索性向上のための典型的な前処理です。