ডিজিটাল চিত্র প্রক্রিয়াকরণে, চিত্রকে ভাগ করার সহজতম পদ্ধতি থ্রেসহোল্ডিং। একটি গ্রেস্কেল চিত্র থেকে, বাইনারি ইমেজ তৈরি করতে থ্রেশহোল্ডিং ব্যবহার করা যেতে পারে।(শাপিরো, ইত্যাদি। ২০০১:৮৩)   সংজ্ঞা  সহজ থ্রেসহোল্ডিং পদ্ধতিতে যদি চিত্রের তীব্রতা  একটি স্থির ধ্রুবক T-এর চেয়ে কম হয় তবে চিত্রটির প্রতিটি পিক্সেলকে একটি কালো পিক্সেল দিয়ে প্রতিস্থাপন করা হয় (যেটা,  ) অথবা একটি সাদা পিক্সেল দিয়ে যদি চিত্রের তীব্রতা ধ্রুবকের চেয়ে বেশি হয় ()। ডানদিকের চিত্রটিতে এটি প্রয়োগ করা হলে, অন্ধকার গাছ সম্পূর্ণ কালো হয়ে যায় এবং সাদা তুষার সম্পূর্ণ সাদা হয়ে যায়।   থ্রেসহোল্ডিং পদ্ধতিগুলির শ্রেণিবদ্ধকরণ  থ্রেসহোল্ডিং সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করার জন্য কম্পিউটারকেও স্বয়ংক্রিয়ভাবে থ্রেসহোল্ড T-এর মান বেছে নিতে হবে। সেজগিন এবং সানকুর (২০০৪) তথ্য অ্যালগরিদম হেরফের ভিত্তিতে নীচের ছয়টি গোষ্ঠীতে থ্রেসহোল্ডিং পদ্ধতিগুলি শ্রেণীবদ্ধ করেন।   হিস্টোগ্রাম আকৃতি-ভিত্তিক পদ্ধতি, যেখানে উদাহরণস্বরূপ, স্মুথড হিস্টগ্রামের পীক, উপত্যকা এবং বক্রগুলি বিশ্লেষণ করা হয়   ক্লাস্টারিং-ভিত্তিক পদ্ধতি, যেখানে ধূসর-স্তরের নমুনাগুলি ব্যাকগ্রাউন্ড এবং সম্মুখভাগ (বস্তু) এই দুটি অংশ হিসাবে ক্লাস্টার করা হয়, বা পর্যায়ক্রমে দুটি গাউসিয়ানের মিশ্রণ হিসাবে তৈরি করা হয়   এনট্রপি-ভিত্তিক পদ্ধতিতে পূর্বগ্রন্থ এবং পটভূমি অঞ্চলের এনট্রপি ব্যবহার করে আলগোরিদিম তৈরি করা এবং মূল ও বাইনারিযুক্ত চিত্র ইত্যাদির মধ্যে ক্রস-এনট্রপি ইত্যাদি।  অবজেক্ট অ্যাট্রিবিউট-ভিত্তিক পদ্ধতিতে ধূসর-স্তর এবং বাইনারিযুক্ত চিত্রগুলির মধ্যে একটা মিলের সন্ধান করে, যেমন অস্পষ্ট আকার আকৃতি, প্রান্তের কাকতালীয় ইত্যাদি   স্থানিক পদ্ধতি যা উচ্চতর অর্ডার সম্ভাব্যতা বিতরণ এবং ও অথবা পিক্সেলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করে   স্থানীয় পদ্ধতিতে প্রতিটি পিক্সেলের উপরের মান স্থানীয় চিত্র বৈশিষ্ট্যের সাথে মানিয়ে নেয়। এই পদ্ধতিতে, চিত্রের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য আলাদা T নির্বাচন করা হয়।   মাল্টিব্যান্ড থ্রেসহোল্ডিং  রঙিন চিত্রগুলিও থ্রেসহোল্ড করা যায়। এই পদ্ধতিতে প্রতিচ্ছবিটি প্রতিটি আরজিবি (RGB) উপাদানগুলির জন্য পৃথক প্রান্তিক মান নির্ধারণ করা হয় এবং তারপরে একটি এন্ড অপারেশন দিয়ে যুক্ত করা হয়। এটি ক্যামেরা কীভাবে কাজ করে এবং কম্পিউটারে ডেটা কীভাবে সংরক্ষিত হয় তা প্রতিফলিত করে কিন্তু আমরা কীভাবে রঙ চিনি  তার সাথে সগতিপূর্ণ না। অতএব, এইচএসএল এবং এইচএসভি রঙের মডেলগুলি প্রায়শই ব্যবহৃত হয়; তবে যেহেতু হিউ একটি বৃত্তাকার পরিমিতি তাই এটি বৃত্তাকার থ্রোসোল্ডিংয়ের প্রয়োজন হয়। সিএমওয়াইকে (CMYK) রঙিন মডেল হিসেবে ব্যবহার করাও সম্ভব (ফ্যাম এট আল, ২০০৭)।   সম্ভাবনা বিতরণ  বিশেষত আকার-ভিত্তিক হিস্টোগ্রাম পদ্ধতি, তবে আরও অনেক থ্রেসহোল্ডিং অ্যালগরিদমগুলি চিত্রের তীব্রতা সম্ভাবনার বণ্টন সম্পর্কে নির্দিষ্ট অনুমান করে। সর্বাধিক সাধারণ থ্রেসহোল্ডিং পদ্ধতিগুলি বাইমোডাল ডিস্ট্রিবিউশনে কাজ করে তবে অ্যালগোরিদমগুলি ইউনিমোডাল ডিস্ট্রিবিউশন, মাল্টিমোডাল ডিস্ট্রিবিউশন এবং বৃত্তাকার ডিস্ট্রিবিউশনের জন্যও তৈরি করা হয়।   স্বয়ংক্রিয় থ্রেসহোল্ডিং  পটভূমির নয়েজ হ্রাস করে পিক্সেল হিসেবে এনকোডযুক্ত দরকারী তথ্য আহরণের একটি দুর্দান্ত উপায় হল স্বয়ংক্রিয় থ্রেসহোল্ডিং। আসল গ্রেস্কেল চিত্রটি বাইনারি রূপান্তরিত করার আগে থ্রেসহোল্ড মানটি অনুকূল করতে একটি প্রতিক্রিয়া লুপ ব্যবহার করা হয়। দুটি অংশে বিভক্ত করার জন্যই এটি করা; ব্যাকগ্রউন্ড ও ফোরগ্রাউন্ড।    প্রাথমিক থ্রেসহোল্ড মান নির্বাচন করুন, সাধারণত মূল চিত্রের গড় 8-বিট মান।   মূল চিত্রটি দুটি ভাগে ভাগ করুন;   প্রান্তিকের চেয়ে কম বা সমান পিক্সেল মান ব্যাকগ্রউন্ড   প্রান্তিকের চেয়ে বেশি পিক্সেল মান ফোরগ্রাউন্ড   দুটি নতুন চিত্রের গড় গড় মান সন্ধান করুন   দুটি মাধ্যমের গড় দিয়ে নতুন প্রান্তিকের গণনা করুন।   পূর্ববর্তী থ্রেসহোল্ড মান এবং নতুন প্রান্তিক মানের মধ্যে পার্থক্য যদি একটি নির্দিষ্ট সীমাটির চেয়ে কম হয় তবে কাজ শেষ। অন্যথায় আসল চিত্রটিতে নতুন প্রান্তিক প্রয়োগ করুন এবং চেষ্টা চালিয়ে যান।   সীমা এবং থ্রেসহোল্ড নির্বাচন সম্পর্কে নোট  উপরে উল্লিখিত সীমাটি ব্যবহারকারীদের মধ্যে সীমিত। একটি বৃহত্তর সীমা ক্রমবর্ধমান থ্রেসহোল্ডং মানের মধ্যে বৃহত্তর পার্থক্যের জন্য অনুমিত। দ্রুত সম্পাদনাতে সাহায্য করলেও ব্যাকগ্রউন্ড ও ফোরগ্রাউন্ড-এর মধ্যে কম স্পষ্ট সীমা বিদ্যমান থাকে। প্রায়শই গ্রেস্কেল চিত্রটির গড় মান নিয়ে প্রারম্ভিক থ্রেসহোল্ডিং বাছাই করা হয়। চিত্রের হিস্টোগ্রামের দুটি ভাল বিভক্ত শিখর এবং সেই পয়েন্টগুলির গড় পিক্সেল মানের উপর ভিত্তি করে প্রারম্ভিক থ্রেসহোল্ডং মান নেওয়া সম্ভব। এটিতে অনেক ছোট সীমাটি বেছে নিয়ে অ্যালগরিদমকে দ্রুত রূপান্তর করা যায়।   পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা  ফোরগ্রাউন্ড আর ব্যাকগ্রাউন্ড এর কনট্রাস্ট অনুপাত ভাল থাকলে স্বয়ংক্রিয় থ্রেসহোল্ডিং সবচেয়ে ভাল কাজ করে। এর মানে এই যে, চিত্র অবশ্যই ন্যূনতম ঝলক সহ ভাল আলোক পরিস্থিতিতে নিতে হবে।   আরো দেখুন    ওৎসুর পদ্ধতি  ভারসাম্যযুক্ত হিস্টগ্রাম থ্রেসহোল্ডিং   তথ্যসূত্র    উৎস    ফাম এন, মরিসন এ, শওক জে এট আল। (২০০৭)।সিএমওয়াইকে রঙিন মডেল ব্যবহার করে ইমিউনোহিস্টোকেমিক্যাল দাগের পরিমাণগত চিত্র বিশ্লেষণ।রোগ নির্ণয়। ২: ৮ ।   শাপিরো, লিন্ডা জি। ও স্টকম্যান, জর্জ সি। (২০০২)।"কম্পিউটার ভিশন"।প্রেন্টিস হল।   মেহমেট সেজগিন এবং বুলেটেন্ট শঙ্কুর, ইমেজ থ্রোহোল্ডিং কৌশল এবং পরিমাণগত কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন সমীক্ষা, বৈদ্যুতিন ইমেজিং জার্নাল ১৩ (১), ১৪৬-১৬৫ (জানুয়ারী ২০০৪)।১০.১১১৭/১.১৬৩১৩১৫   আরও পড়ুন    গঞ্জালেজ, রাফেল সি ও উডস, রিচার্ড ই। (২০০২) থ্রেশহোল্ডিং। ডিজিটাল চিত্র প্রক্রিয়াকরণে, পিপি।   ৫৯৫ – ৬১১। পিয়ারসন শিক্ষা.    এম লুসি, এম। আইচম্যান, জিএম শুস্টার এবং এ কে ক্যাটসগেল্লোস, দক্ষ অনুকূল মাল্টিলেভেল ইমেজ থ্রোসোল্ডিংয়ের ফ্রেমওয়ার্ক, বৈদ্যুতিন ইমেজিং জার্নাল, খন্ড.১৮, পিপি।   ০১৩০০৪+, ২০০৯.   ওয়াই কে লাই, পিএল রোসিন, দক্ষ সার্কুলার থ্রেসহোল্ডিং, আইইইই ট্রান্স। চিত্র প্রক্রিয়াকরণ ২৩ (৩), পিপি।   ৯৯২ – ১০০১ (২০১৪)।      স্কট ই আম্বু (২০১৮)। ডিজিটাল চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ, পিপি ৯৩-৯৬। সিআরসি প্রেস।   বিষয়শ্রেণী:চিত্র বিভাজন বিষয়শ্রেণী:চিত্র প্রক্রিয়াজাতকরণ