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图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
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本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb.net 实现。
1、P-Tile法
Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值，使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率，该方法简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。
2、OTSU 算法（大津法）
OSTU算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。1978 OTSU年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效，一直广为使用。
3、迭代法（最佳阀值法）
(1)． 求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Zl和Zk，令初始阈值为：
(2)． 根据阈值TK将图象分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:
式中，Z(i,j）是图像上(i,j)点的象素值，N(i,j)是(i,j)点的权值，一般取1。
(3)． 若TK=TK+1，则所得即为阈值，否则转2，迭代计算。
4、一维最大熵阈值法
它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ，计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像，图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体（O），高于灰度级T的像素点构成背景（B），那么各个灰度级在本区的分布概率为：
O区： i=1,2……,t
B区： i=t+1,t+2……L-1
上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为：
对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB，选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值，这就是一维最大熵阈值图像分割法。
1 生成txt文件。
DimSaveFileDialog1AsNewSaveFileDialog() '创建一个保存对话框
SaveFileDialog1.Filter ="txt files (*.txt)|*.txt" '设置扩展名
IfSaveFileDialog1.ShowDialog() = System.Windows.Forms.DialogResult.OKThen '如果确定保存
My.Computer.FileSystem.WriteAllText(SaveFileDialog1.Filename, Textbox1.Text,False) '保存文本,False表示不追加文本，直接覆盖其内容
EndIf
原文链接：
1.不正确
Dim abc As myClass，定义一个可以引用myClass类型对象的变量abc。这个abc变量存在于栈上。
abc=New myClass。New myClass创建myClass实例对象，这个对象存在于托管堆上。然后（同时）让abc引用（指向）这个对象。
abc变量在栈上，而对象在托管堆上。
abc储存的是对象的地址，而不是对象本身。
看下面的代码
Dim a As myClass,b As myClass,c As myClass
a=New myClass
b=a
c=a
整个过程中只创建了一个myClass对象，位于托管堆上。
三个myClass类型的变量a、b、c位于栈上，都指向了这一个myClass对象
2.类的成员分 实例成员 和 静态成员
实例成员 必须在实例对象上调用
静态成员 可以直接调用，不需要实例对象。
