大津の二値化法
大津の方法は、ヒストグラムが2つのピークの間に深く鋭い谷を持つ二峰性分布を有するときにうまく機能する。
他の全ての大域的なしきい値処理と同様に、ノイズが大きく、対象のサイズが小さく、明暗が不均一で、クラス内の分散がクラス間の分散よりも大きい場合にパフォーマンスが低下する。このような場合、大津の方法を局所的に適用することが開発されている。
さらに、大津の方法の数学的根拠は、画像のヒストグラムを分散が等しくサイズが等しい2つの正規分布の混合としてモデル化する。しかし、大津のしきい値処理はこれらの仮定を満たさない場合でも満足のいく結果をもたらす可能性がある。同様に統計検定(大津の方法が密接に関連する)は、動作の仮定が完全に満たされていない場合でも正しく実行される。しかし、これらの仮定から生じる深刻な逸脱を無くすために、Kittler-Illingworthの方法などの大津の方法のいくつかのバリエーションが提案されている。