工業視頻內窺鏡圖像分割是依據圖像的灰度、顏色或幾何性質將圖像中具有特殊含義的不同區域分割開來，這些區域是互不相交的。對孔探圖像進行分割處理是為了更好的提取圖像的邊緣特征，分割的準確性直接影響后續任務的有效性。在眾多的圖像分割算法中，閾值分割是常用并且簡單有效的方法。

　　基于閾值選取的圖像分割方法是通過提取目標物體與背景在灰度上的差異，把圖像分為具有不同灰度級的目標區域和背景區域的組合。閾值法對物體和背景對比較強的景物分割有著很強的優勢，計算較為簡單，并且可以用封閉和連通的邊緣定義不交疊的區域，是圖像分割中***有效的技術之一。 ***大類間方差法圖像分割 閾值分割法的結果很大程度上依賴于對閾值的選擇，***大類間方差法(又稱Otsu法、大津法)被認為是閾值自動選取方法的***優方法之一。

　　它是由日本學者大津展之提出的一種全局閾值選取法，是從***小二乘法原理的基礎上推導出來的，其基本思路是：如果一幅圖像由一個物體和背景構成，物體與背景有不同灰度值，將圖像的直方圖以某一灰度為閾值分成目標和背景兩類，并計算兩類間的方差，當被分成的兩組之間的方差***大時，就以這個灰度值為閾值分割圖像。

　　該算法中的判決準則是基于圖像直方圖一階統計特性的，具有運算簡單、速度快等優點，特別是對于信噪比較***的圖像具有很好的分割效果.由于方差是衡量圖像中像素灰度分布均勻性的一個度量，方差值越大，說明組成圖像的背景和目標兩部分的差別越大.當部分背景被錯誤的劃分為目標或者部分目標被錯誤的劃分為背景時，會導致兩部分的差別變小.因此，***大類間方差法實際上是以錯分概率***小作為分割閾值的選取準則的.