阈值分割（Thresholding）是一种图像处理技术，用于将图像中的像素分为两个或多个类别。这种方法基于将图像中的像素值与一个预定义的阈值进行比较，从而确定像素的所属类别。

常见的阈值分割方法包括：

  1. 固定阈值分割：选择一个固定的阈值，将图像中的像素值与这个阈值进行比较，大于阈值的像素被分为一类，小于或等于阈值的像素被分为另一类。这种方法简单快速，但可能无法适应不同场景下的图像。

  2. 滑动阈值分割：与固定阈值分割类似，但是使用一个滑动窗口来遍历图像，并在每个位置计算阈值。这种方法可以适应局部图像变化，但计算量较大。

  3. 自适应阈值分割：根据图像的不同区域计算不同的阈值。例如，可以使用局部均值或标准差来确定每个像素的阈值。这种方法能够更好地适应图像的局部特征，但计算复杂度较高。

  4. Otsu方法：这是一种基于方差的最大似然估计方法，用于自动确定阈值。它通过计算图像的所有像素的类间方差来确定**阈值，使得类间方差最大。这种方法适用于双峰图像（即包含明显不同灰度级别的区域），并且能够自动确定阈值。

  5. 基线方法：选择图像中的一条或多条直线作为基线，将图像中的像素分为两部分：位于基线一侧的像素和位于基线另一侧的像素。这种方法适用于具有明显边缘的图像，但需要手动选择基线。

  6. 分水岭算法：这是一种基于图论的图像分割方法，通过构建一个图像的梯度图，并使用分水岭算法将图像中的像素划分为不同的区域。这种方法适用于具有复杂边界和内部结构的图像，但可能会产生过分割。

这些方法各有优缺点，具体使用时需要根据图像的特点和需求进行选择。在实际应用中，还可以结合其他图像处理技术（如形态学操作、边缘检测等）来提高分割效果。