分割阀值是什么意思

分割阈值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。

它是一种基于区域的、简单的通过灰度值信息提取形状的技术，因其实现简单、计算量小、性能稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。往往阈值分割后的输出图像只有两种灰度值：255和0，所以阈值分割处理又常称为图像的二值化处理。阈值分割处理主要是根据灰度值信息提取前景，所以对前景物体与背景有较强对比度的图像的分割特别有用。对对比度很弱的图像进行阈值分割，需要先进行图像的对比度增强，然后再进行阈值处理。

全局阈值分割:灰度图像

全局阈值分割指的是将灰度值大于thresh（阈值）的像素设为白色，小于或者等于thresh的像素设为黑色，或者反过来。阈值分割的核心就是如何选取阈值。

局部阈值分割

局部阈值又称自适应阈值.即不再像全局阈值一样,对整个矩阵只有一个阈值,而是针对输入矩阵的每一个位置的值都有相应的阈值,这些阈值构成了和输入矩阵同等尺寸的矩阵thresh。局部分割的核心思想也是计算阈值矩阵，比较常用的是后面提到的自适应阈值算法（又称移动平均值算法），其核心思想是把每一个像素的邻域的”平均值“作为该位置的阈值。