A binarização de imagens digitais apresenta inúmeras aplicações em sistemas de automação baseados em visão computacional, como na extração de trajetórias a serem seguidas por manipuladores robóticos guiados por servo-visão, na determinação da orientação e posição de peças a serem deslocadas por manipuladores em linhas de montagem e no pré-processamento de imagens utilizadas em sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). No processo de limiarização, a escolha de um limiar de binarização apropriado é fundamental, mas seu valor depende de parâmetros estatísticos da imagem que em geral não são conhecidos de antemão.
Neste artigo, é apresentado um algoritmo para determinação automática de todos os parâmetros estatísticos da imagem necessários ao cálculo do limiar ótimo. Nas avaliações realizadas, o método apresentou bom desempenho durante a binarização de imagens reais e sintéticas, neste caso permitindo o cálculo dos parâmetros com erros de menos de 3% em relação aos empregados na geração das imagens.
O método pode ser aplicado a sistemas que não exijam o cálculo do limiar em tempo real ou em que apenas a proporção de objeto possa variar de uma imagem para outra, sendo os demais determinados uma única vez ou recalculados a uma taxa inferior.
