이미지의 전체적인 명도 분포에 따라 전역 임계 값(global threshold)을 적용하거나, 이미지의 지역적인 특성을 고려하여 다양한 임계 값을 사용하는 적응형 임계 값 처리(adaptive thresholding)를 적용할 수도 있습니다. 적응형 임계 값 처리는 이미지의 다양한 부분에서 다르게 나타나는 조명 조건이나 명도를 효과적으로 처리할 수 있어, 더욱 정밀한 이미지 세분화가 가능합니다.

임계 값 처리의 기본 원리를 수학적으로 표현하면, 각 픽셀에 대해 주어진 함수를 적용하여 새로운 픽셀 값을 결정하는 것입니다. 이 함수는 보통 다음과 같은 단계 함수(step function)로 표현됩니다.

I(x, y)는 원본 이미지에서 위치 (x, y)에 있는 픽셀 값이며, 수식의 임계 값은 사전에 정의된 임계 값입니다. 이 수식에 따르면, 각 픽셀 값 I(x, y)를 임계 값과 비교하여, 그 값이 임계 값보다 크거나 같으면 1로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다. 실제 응용에서는 1과 0 대신 다른 값을 사용할 수도 있는데, 예를 들어 흑백 이미지로 변환할 때는 일반적으로 흰색을 255로, 검은색을 0으로 설정합니다.