最小误差法是一种较为常用的自动阈值分割方法，此方法来源于Bayes最小误差分类方法。通常以图像中的灰度为模式特征，假设各模式的灰度是独立分布的随机变量，并假设图像中待分割的模式服从一定的概率分布，则可以获得满足最小误差分类准则的最佳阈值分割。
　该算法主要思想是假设图像中只存在背景和目标两种模式，根据目标和背景像素占图像总像素的百分比求出其混合概率密度，选定一个阈值T；再根据将目标像素点错划为背景像素点的概率和把背景像素点错划为目标的概率求出总的错误概率，那么最佳阈值就是使总错误概率最小的阈值。