图像分割是一种将数字图像划分为多个部分的技术，以便更好地理解或分析图像内容。灰度阈值分割是其中一种简单而有效的方法，它基于像素的灰度值来决定其所属区域。这种方法通常用于二值化处理，即将图像转换为黑白图像，其中每个像素要么属于前景（白色），要么属于背景（黑色）。
在实际应用中，选择合适的阈值至关重要。这需要考虑图像的具体情况，如光照条件、物体边界等。如果阈值设置得过高，可能会导致重要的细节丢失；反之，如果阈值过低，则可能引入过多的噪声。因此，开发者常常采用一些算法，如Otsu算法，自动计算最佳阈值，以提高分割效果。
通过灰度阈值分割，我们可以有效地从复杂背景下提取出感兴趣的物体，广泛应用于医学影像分析、自动驾驶等领域。随着技术的发展，虽然有更复杂的分割方法出现，但灰度阈值分割因其简单高效，仍然是许多场景下的首选。