图像二值化是将256位灰度图像或RGB彩色图像转换为2位黑白图像的过程。在这个过程中，总共有256级的256位灰度图像变成只有2级的黑白图像。

这就需要定义一个值，以这个值为边界。大于这个值就是白色，小于这个值就是黑色。这个定义的值就是阈值。这个阈值是根据具体的实际应用来设定的，包括Sobel、Roberts、Laplace等边缘检测算法。比如你要获取的物体边缘比较明显，但是干扰物体边缘比较弱，就比较容易阈值化。

如果干扰的边缘也很明显，则通常必须自适应地设置阈值。总说85是经验数据处理时，通常只有一个阈值，但也可以有两个阈值，即只需要中间段的灰度图像，比如100~200为白，其他0~99和201~255为黑。彩色图像也是如此，可以根据RGB值(或者HSI等颜色模型)的各个分量进行阈值化，得到黑白图像。