1、变换的函数表达式如图.
T为指定的阀值.
类似于符号函数，将灰度大于阀值的部分设置为最大灰度，灰度小于阀值的部分设置为最小灰度.
2、阀值变换的示意图如图.经过阀值化的灰度值仅有两个取值，最小值0与最大值255.灰度值为0~255的unit8图像.
3、阀值变换将图像内容划分为关心与不关心的2个部分，从复杂背景中可直接提取出感兴趣的.主要用于图像分割.
1、BW=im2bw(I,level)
I 为需要阀值化的图像。
level为具体的变换阀值，是0~1之间的双精度浮点数，例如灰度0~255之间，
level=0.5对应阀值128.
2、thresh=graythresh(I)
thresh是需要阀值化的图像 I 的计算得到的最优化阀值.
1、首先读入图像，使然后用graythresh计算出最优化的阀值.
以matlab的coins.png为例.
2、然后使用im2bw函数分别按最优化阀值与阀值100对图像进行阀值化.
3、分别显示原图、最优化阀值、阀值100的图像.
4、计算得到的最优化阀值以灰度值为0.494*255=126对图像进行阀值化，硬币中一个颜色较暗的硬币只有部分区域变成灰度值为0，而100灰度阀值化的图像将硬币部分全部阀值化为0.
可以看出，灰度阀值化能够实现图像分割的目的.
