图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。人们通常将图像分割的方法归纳为基于灰度直方图的阈值化方法和基于区域增长法两大类。其中阈值化方法因其简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中应用最广泛的分割技术。我研究的此课题的目的就是在于对灰度图像阈值的选取,因为阈值选取的好坏会影响到分割的好坏,以至于达不到理想的效果.基本内容可以归为3类进行介绍       
    基于点的全局阈值方法基于区域的全局阈值方法局部阈值方法和多阈值方法我研究的方法首先是先看书和上网进行查资料,有疑问再去请教老师,对自己的课题有初步的了解,然后循序渐进对自己的课题进行探讨.步骤首先是对灰度图像阈值分割的基础进行熟悉,由浅入深,有书本入手,请教为辅,其次对图像的阈值分割中的阈值进行算法进行了解.最后用 matlab 进行仿真和验证,探讨新的算法和改进方法.用matlab进行仿真得到结论的验证设计进度安排:1-4周阅读大量有关论文的资料从中得到了解在第5周提交开题报告一份5-8周主要完成毕业设计（论文）及相关设计文档等；第9周提交外文资料翻译（含原文）;