光照不均匀的图片二值化方法主要可分为三大类，包括：
- 对图像进行分块处理，采用直方图谷底确定阈值法、迭代选择阈值法、最大类间方差法（OSTU）法等。
- 总体处理流程，包括光照补偿、去噪、图像增强、最佳阈值迭代获取阈值、二值化等步骤。
- 光照补偿，分为计算背景信息和使用背景信息补偿光照两个步骤。计算背景信息时，对图像中每一个点取其矩形邻域，然后对矩形邻域内所有点的像素值进行从大到小的排序，取排在前五的几个像素值较大的像素值计算均值，作为该点的背景值。
图片的二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。二值化是图像分割的一种最简单的方法，可以把灰度图像转换成二值图像。具体实现时，把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。比较常用的二值化方法则有：双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。
