阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像象素点分为若干类。图像阈值化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。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，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。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
记录一此阈值的计算方法，用更简单的话语讲出，让初学者更容易理解接受!
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。
对于先验概率不知道的情况下不建意选用此方法，除了已知目标或背景像素比例等于先验概率，更简单的讲就是在找阈值前已经知道，目标或背景占整幅图比率多少。
编程函数实现可以输入两数，hist直方图数据、Tile先验概率，用两重for循环，第一层用于统计总像素数，第二层用于判断是否达到了Tile先验概率，达到就返回。
阈值，灰度平均值计算方法，将图像上所有像素值相加除以总像素数。可以通过直接访问图像内存地址，用两重for循环计算得到，这种方法可行，但不够系统化、模块化，一般不这样使用，更多的计算方法先得到图像的直方图数组，然后再for循环统计计算得到平均值。
灰度平均值的阈值
将一幅图所有像素值加总除以总像素个数，得到平均值，这种方法最简单但有很多盲区，一般用来做初始分割的猜测值。
谷底最小值的阈值
用于具有明显双峰直方图的图像，其寻找双峰的谷底作为阈值，但是该方法不一定能获得阈值，对于那些具有平坦的直方图或单峰图像，该方法不合适。
百分比阈值
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。