定义
阈值处理即图像二值化。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[1]。
一般来说，如图1所示的灰度直方图对应于图像 f(x,y)，该图像的暗色背景上有一些明亮的物体，因此物体和背景像素的灰度级就分为两种主要模式。
从背景中提取物体的一种常用方法是选取一个阈值 T 来分隔这两种模式。然后，满足条件 f(x,y) > T的任何像素点 (x,y) 就称为前景点，而其他点则称为背景点。
图 1 灰度直方图
阈值处理后的二值图像g(x,y) 定义为：
当T是一个适用于整个图像的固定常数时，上述公式也称为全局阈值处理。
当阈值T在一幅图像上变化时，则称为可变阈值处理或自适应阈值处理，此时的阈值是根据 图像上的每一个小区域自动计算与其对应的阈值。因此在同一副图像上的不同区域采用的是不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果[2] 。
参考文献
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Thresholding_(image_processing)
[2] https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/97231615
参阅：二值图像、全局阈值处理、自适应阈值处理
