图像阈值分割是一种传统的最常用的图像分割方法。

因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。

它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。

它不仅极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。

在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式匹配与模式识别前的必要的图像预处理过程。

图像阈值化的目的是按照灰度级，对像素集合进行划分，得到的每个子集形成一个与现实背景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致的属性。

这种划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。

以下是区域分割对应的函数。

threshold                             利用全局阈值分割图像

fast_threshold                     利用全局阈值快速将图像二值化

bin_threshold                       根据自动产生的阈值分割图像

auto_threshold                     根据直方图决定的阈值分割图像

char_threshold                     为提取的字符产生一个分割阈值

dyn_threshold                      利用局域阈值（区域的明亮也黑暗）分割阈值

dual_threshold                      对有反色的图像进行阈值分割图像

var_threshold                         根据局域平均标准偏差分析将图像二值化

zero_crossing                         从一幅图像中提取零相交分割

zero_crossing_sub_pix          从一幅图像中提取零相交（亚像素）分割

check_difference                    一个像素一个像素比较两幅图

histo_to_thresh                       根据直方图决定分割门槛值