在实际处理的兽用B超图像增强中，由于图像所要表达的信息不同，增强的目标不同，所以对于基于灰度级的模糊增强方法来说，阈值的选取尤为重要。***合适的阈值对于不同的兽用B超图像也不是固定***的。这就需要在此理论的基础上来决定***佳阈值的选取 。
    自动阈值选取的方法有很多。例如，能较好保留图像边缘的图像二值化方法，适用于图像直方图有明显峰谷的直方图***频值法，适合于医学细胞图像的迭代法选取阈值。针对兽用B超图像的特点，选择了一种适合于兽用B超图像处理的自动阈值选取方法-一维***大熵法。而且在试验中也证实了在基于灰度级的模糊增强方法中加入这种自动阈值选取方法，能更方便、更快捷的实现***佳阈值的选取。从而能更快更好的利用这种增强方法处理兽用B超图像。     随着对兽用B超图像研究深度的逐渐升级，人们对灰度变换、直方图均衡化、中值滤波这些传统的图像增强方法已经有了深入的研究 。但随着科技的进步，一些传统的增强方法已经不适用于复杂的病理图像了，一些模式固定的增强方法正在逐步被取代，新兴的如模糊增强 等方法正在引起众多研究人员的注意。目前在国内，一些成功应用在数字图像增强领域中的时下比较热门的增强方法，比如直方图局部均衡化，Sobel算子与Canny算子相结合的边缘检测，经典的Pal和King模糊增强算法，基于小波的图像增强等，都受到一致推崇；在国外，还有好评如潮的Curveletllg变换等等，这些方法在兽用B超图像处理上的应用前景还有待发掘。