全局阈值
threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )
快速阈值，此算子与threshold类似，只是多了一个输入参数MinSize ：提取对象的最小尺寸
fast_threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray, MinSize : )
根据灰度直方图自动确定阈值（通常为以下三个算子连用）
gray_histo(Regions, Image : : : AbsoluteHisto, RelativeHisto)
histo_to_thresh (RelativeHisto, Sigma, MinThresh, MaxThresh) //此算子的输入参数可为AbsoluteHisto或RelativeHisto
threshold (Image, Region, MinThresh, MaxThresh)
根据灰度直方图分割图像，此算子与histo_to_thresh 类似
auto_threshold(Image : Regions : Sigma : ) //Sigma 为平滑系数
二进制阈值，只能用于具有双峰直方图的图像。bin_threshold算子的更新版
binary_threshold(Image : Region : Method, LightDark : UsedThreshold)
参数说明：
Method:分割方法('max_separability'：最大限度的可分性, 'smooth_histo'：直方图平滑)
UsedThreshold（输出参数）:自动阈值使用的阈值
它只能分割出灰度值高的亮区域，不能分割出灰度值低的暗区域
dual_threshold(Image : RegionCrossings : MinSize, MinGray, Threshold : )
参数说明：
Threshold ：用于分割的阈值数值
MinSize：分割出来的区域的最小面积（即数像素的数目个数）
MinGray：分割出来的区域对应的原图中图像像素的最高灰度不能低于MinGray
滞后阈值
hysteresis_threshold(Image : RegionHysteresis : Low, High, MaxLength : )
参数说明：
Low：低于低阈值的像素点被抛弃
High：高于高阈值的像素点被接受，称为安全点
MaxLength ：处在低阈值与高阈值中间的点称为潜在点，如果潜在点距离安全点小于MaxLength ，则将其变为安全点
局部阈值分割：该算法是一种文本二值化技术，为文档图像提供了良好的效果
local_threshold(Image : Region : Method, LightDark, GenParamName, GenParamValue : )
分水岭阈值
watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )
算子描述：
第一步：计算出分水岭（不使用该参数Threshold ），分割的盆地和调用算子watersheds得到的盆地是相同的
第二步：如果被一个分水岭分割的相邻盆地与对应分水岭的高度差小于Threshold ，盆地依次合并。假设B1和B2分别是两个相邻盆地的最小灰度值，W是盆地对应分水岭的最小灰度值。当满足以下条件时，两个盆地合并：max{W-B1，W-B2}<Threshold 。由此得到的盆地存储在Basins 变量中。
极端条件：如果Threshold 为0，则watersheds_threshold类似于watersheds，但输出结果只有盆地无分水岭区域。
如果Threshold 为图像中最大灰度值，则输出的盆地只包含一个区域。
动态阈值，dyn_threshold的替代算子
var_threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark : )
（1）参数说明
MaskWidth、 MaskHeight：滤波的掩膜尺寸，掩模尺寸要大于缺陷宽度的2倍
StdDevScale：标准差乘数因子（简称标准差因子）
AbsThreshold：绝对阈值
关于参数StdDevScale（标准差因 子）的说明：
当标准差因子StdDevScale ≥ 0 时，v(x,y) 取（StdDevScale ×标准差）和AbsThreshold 中较大的那个。
当标准差因子StdDevScale ＜ 0 时，v(x,y) 取（StdDevScale ×标准差）和AbsThreshold 中较小的那个。
注意：在亮暗过渡处，掩膜覆盖的像素的标准差较大，而在其他平缓的地方，标准差较小；因此最终采用的分割阈值随着掩膜在不断遍历图像的过程中，在(StdDevScale×标准差)和AbsThreshold 之间不断切换。
（2）var_threshold和dyn_threshold的区别和联系
var_threshold算子和dyn_threshold算子极为类似，不同的是var_threshold集成度更高，加入了“标准差×标准差因子”这一变量。如果参数StdDevScale = 0，那么两算子效果相同。
阈值分割提取字符
char_threshold(Image,HistoRegion:Characters:Sigma,Percent:Threshold)