目标提取基本方法视觉系统中的一个重要问题就是从图像中识别代表物体的区域（或子图像），为将物体区域同图像其它区域分离出来，首先需要对图像进行处理

把图像划分成区域的过程叫做分割，即把图像划分成区域P1、P2、P3……Pk，使得每一个区域对应一个候选的物体

对于二值视觉，分割和阈值化是同义的

通过阈值运算是否可以有效地进行图像分割，取决于物体和背景之间是否有足够的对比度

数字图像的阈值分割是一种广泛使用的图像分割技术， 利用图像中要提取的目标物体与背景在灰度特性上的差异， 从而把图像视为具有不同灰度等级的两类区域的组合

选取一个合适的阈值，将图像中的每一个象素点与该阈值比较，确定图像中各个像素点应该属于目标区域，还是属于背景区域，从而得到相应的二值图像

阈值算法与应用领域密切相关

事实上，某一阈值运算常常是为某一应用专门设计的，在其它领域可能无法应用

阈值的选择一般是基于某一应用领域获取的先验知识，因此在某一些场合，前几轮通常采用交互式方式来分析图像，以便于确定合适的阈值

但是，在计算机图像处理中，由于计算机自主性能的要求，这就必须进行自动阈值选择，由计算机选择合适的阈值，对图像进行分割

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