在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景（其他部分称为背景），他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法 的图像分割 技术。

  1 阈值法图像分割

  1.1 阈值法的基本原理

  阈值分割法是一种基于区域的图像分割 技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。设原始图像为f（x，y），按照一定的准则f（x，y）中找到特征值T，将图像分割 为两个部分，分割后的图像为：

  若取：b0=0（黑），b1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。

  1.2 阈值法图像分割方法分类

  全局阈值法 指利用全局信息对整幅图像求出最优分割阈值，可以是单阈值，也可以是多阈值；局部阈值法 是把原始的整幅图像分为几个小的子图像，再对每个子图像应用全局阈值法 分别求出最优分割阈值。其中全局阈值法 又可分为基于点的阈值法 和基于区域的阈值法 。阈值分割法的结果很大程度上依赖于阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。由于局部阈值法 中仍要用到全局阈值法 ，因此本文主要对全局阈值法 中基于点的阈值法 和基于区域的阈值法 分别进行了研究。根据阈值法 的原理可以将阈值选取技术分为3大类：

  （1）基于点的全局阈值方法

  基于点的全局阈值算法与其他几大类方法相比，算法时间复杂度较低，易于实现，适合应用于在线实时图像处理系统。

  （2）基于区域的全局阈值方法

  对一幅图像而言，不同的区域，比如说目标区域或背景区域，同一区域内的象素，在位置和灰度级上同时具有较强的一致性和相关性。

  （3）局部阈值法 和多阈值法

  局部阈值（动态阈值） 当图像中有如下一些情况：有阴影，照度不均匀，各处的对比度不同，突发噪声，背景灰度变化等，如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行分割，则由于不能 兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。有一种解决办法就是用与象索位置相关的一组阈值（即阈值使坐标的函数）来对图像各部分分别进行分割。这种与坐标 相关的阈值也叫动态阈值，此方法也叫变化阈值法 ，或自适应阈值法 。这类算法的时间复杂性和空间复杂性比较大，但是抗噪能力强，对一些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果。

  多阈值法 很显然，如果图像中含有占据不同灰度级区域的几个目标，则需要使用多个阈值才能将他们分开。其实多域值分割，可以看作单阈值分割的推广。

  2 阈值法图像分割的实现

  最大类间方差法计算简单、稳定有效，一直广为使用，是一种受到普遍欢迎的阈值选取方法。其基本思路是将直方图在某一阈值处分割成两组，当被分成 的两组的方差为最大时，得到阈值。因为方差是灰度分布均匀性的一种量度，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分 为目标都会导致两部分差别变小，因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

  图像的灰度级范围是0，1，2，…，L-1，设灰度级i的象素点个数为mi，图像的象素点的总数为   ，则灰度级i的出现概率pi定义为 。

  在Ostu方法中，阈值t把图像的象素分为C0=（0，1，…，t）和C1=（t+1，t+2，…，L-1）两类（分别代表门标与背景）。

  即阈值T将图像分成目标，背景两部分，使得两类总方差取得最大值的t，即为最佳分割阈值。