圖像閾值化分割是壹種傳統的最常用的圖像分割方法，因其實現簡單、計算量小、性能較穩定而成為圖像分割中最基本和應用最廣泛的分割技術。它特別適用於目標和背景占據不同灰度級範圍的圖像。它不僅可以極大的壓縮數據量，而且也大大簡化了分析和處理步驟，因此在很多情況下，是進行圖像分析、特征提取與模式識別之前的必要的圖像預處理過程。圖像閾值化的目的是要按照灰度級，對像素集合進行壹個劃分，得到的每個子集形成壹個與現實景物相對應的區域，各個區域內部具有壹致的屬性，而相鄰區域不具有這種壹致屬性。這樣的劃分可以通過從灰度級出發選取壹個或多個閾值來實現。
基本原理是：通過設定不同的特征閾值，把圖像象素點分為若幹類。
常用的特征包括：直接來自原始圖像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值變換得到的特征。
設原始圖像為f(x，y)，按照壹定的準則f(x，y)中找到特征值T，將圖像分割為兩個部分，分割後的圖像為：
若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即為我們通常所說的圖像二值化。