在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法，因此如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法，把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点（L，P），采用新的相似度函数来定义这些点之间的相似度，从而构建基于灰度级的相似度矩阵，然后使用正则割（Ncut）进行分类，根据分类结果确定图像的分割阈值。算法用基于灰度级的权值矩阵代替基于像素级的权值矩阵来描述图像像素的关系，因而需要的存储空间及实现的复杂性大大减少；与现有的阈值分割方法相比，该算法能够单阈值和多阈值分割图像，因此具有更为优越的性能。