边界阈值选择
轮廓线提供了一个确立图像中简单物体的边界的 有效的方法。使用轮廓线作为边界的技术被称为 阈值化。 假定一幅图背景是深色的，其中有一个浅色的物 体。物体中的浅色像素产生了直方图上的右峰， 而背景中大量的灰度级产生了直方图上的左峰。 物体边界附近具有两个峰值之间灰度级的像素数 目相对较少，从而产生了两峰之间的谷。选择谷 作为灰度阈值将得到合理的边界。
直方图均衡化
直方图均衡化方法的基本思想是，对在图 像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对 像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到 清晰图像的目的（增强图像的整体对比 度）。 直方图均衡化处理的中心思想是把原始图 像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区 间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图匹配（规定化）
对于两峰之间的最低点的灰度级作为阈值来确定边界是最 适合的。直方图是面积函数的导数。在谷底的附近，直方 图的值相对较小，意味着面积函数随阈值灰度级的变化很 缓慢。如果我们选择谷底处的灰度作为阈值，将可以使其 对物体的边界的影响达到最小。如果我们试图测量物体的 面积，选择谷底处阈值将使测量对于阈值灰度变化的敏感 降低到最小。
直方图均衡化校正不具备交互作用特性， 而直方图规定化校正在运用均衡化原理的 基础上，向人们提供了根据给定直方图作 图像增强的手段。 指定希望处理的图像所具有的直方图形状， 这种用于产生处理后又特殊直方图的图像 方法，叫做直方图匹配或直方图规格化处 理。
特点：
直方图均衡化的优点是能自动的增强整体 图像的对比度，但是它的具体增强效果却 不易控制，处理的结果总是得到全局均衡 化的直方图。 直方图规定化可以有选择的增强某个灰度 值范围内的对比度或使图像灰度值的分布 满足特的事图 像中该灰度级的像素个数。即：横坐标表 示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出 现的频率（对数字图像即指像素的个数）。
直方图的两个性质
图像被缩成直方图后，所有的空间信息都 丢失了。 具有可加性。如果一图像由两个不连接的 区域组成，并且每个区域的直方图已知， 则整幅图像的直方图是该两个区域的直方 图之和。
连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积— —阈值面积函数A(D),则直方图定义为：
综合光密度
综合光密度IOD是反映图像“质量”的一 种度量，可以由直方图计算出来。
其中，K1和K2是所划定的图像区 域的最小和最大灰度值。H（k）代 表灰度级为k时所对应的像素的个 数。该式为灰度级加权的直方图之 和。 连续域分析： 其中a,b为图像区域边界，D （x,y）是图像上不同点的灰度， 相当于“灰度*面积”，面积一定 时，灰度值高则IOD高。 如果图像中的物体被阈值灰度 级 为T的边界勾划出来，则物体边界 内的IOD为： 内部灰度的平均值MGL（Mean Gray Level）等于IOD与面积之比： 对数字图像来说，离散域分析： 是所有像素点的灰度值的总和。