以下のアルゴリズムを用いたグレイスケール画像の２値化を提供。単純なものから、認識結果から フィードバックしてしきい値を決定する高度ものまで４種類のアルゴリズムを提供。
  1. 照明が不均一である場合は、シェーディング補正２値化
  2. 最もシンプルな判別分析(大津の方法)による高速２値化
    前景(黒)領域と背景(白)領域を分けた場合に、各領域内部の分散が最も小さく、黒と白の間の分散が最も大きくなる輝度値をしきい値とする
  3. モノクロ文書や線画に向いた２値化
    前景と背景のコントラストが大きい場合、判別分析２値化では背景のほうにしきい値が寄って、文字や線画かすれる場合が多い
    前景と背景の画素数のバランスとしきい値付近のヒストグラムを考慮してしきい値を調整する。
  4. 実際に認識した結果の確信度を利用した文字認識専用２値化
    処理時間はかかるが、実際に認識結果の妥当性が最も高くなるようなしきい値を採用する