在计算机视觉和图像处理中，大津二值化法用来自动对基于聚类的图像进行二值化， 或者说，将一个灰度图像退化为二值图像。该算法以大津展之命名。算法假定该图像根据双模直方图（前景像素和背景像素）把包含两类像素，于是它要计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小；由于两两平方距离恒定，所以即它们的类间方差最大。 因此，大津二值化法粗略的来说就是一维Fisher判别分析的离散化模拟。原始方法的多级阈值扩展称为多大津算法。二值化（英语：Thresholding）是图像分割的一种最简单的方法。二值化可以把灰度图像转换成二值图像。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。