提出了基于斜分倒数交叉熵和蜂群优化的火焰图像阈值选取方法以便更为准确地分割火焰图像。以最小倒数交叉熵作为阈值选取准则，解决了 Shannon 熵定义中存在的无意义值问题。同时，以二维直方图斜分方式更加准确地划分目标和背景，提高了算法抗噪性能，且使需要选取的阈值个数由两个变为一个，减少了算法运行时间。此外，采用蜂群优化算法加速对最佳阈值的搜索，使速度提升了约80%~140%，进一步提高了算法的实时性。最后，针对火焰图像进行了大量实验，并与二维斜分最大 Shannon 熵法、基于混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的二维斜分最大倒数熵法进行了比较。结果表明，提出的方法在分割效果上优势明显，且抗噪性能更好，是一种实时有效的火焰图像分割方法。

本文指出了现有二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了二维直方图区域斜分方法,即通过与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并按灰度级与邻域平均灰度级之和的大小进行分割。该方法可以运用于所有的基于二维直方图的阈值分割。文中导出了基于二维直方图区域斜分的Tsallis–Havrda–Charvát熵阈值选取公式及其快速递推算法,给出了分割结果和运行时间。与基于二维直方图直分的Tsallis–Havrda–Charvát熵原始算法相比,本文提出的基于二维直方图斜分的Tsallis–Havrda–Charvát熵阈值分割算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性,其运行时间减少了五个数量级。