根据超声红外热像检测图像的特点，为实现图像中缺陷的识别，提出了一种结合改进的自适应遗传算法和二维最大熵的分割方法，以实现准确、快速地分割出目标缺陷区域。该方法首先对超声红外图像进行预处理，得到了去噪后的图像，然后通过二维最大熵算法选取阈值将图像分为目标区域和背景区域，并结合改进的自适应遗传算法，提高分割速度。实验结果表明，该方法可以有效地滤除图像噪声，相比于穷举法和基于简单遗传算法的二维最大熵分割，本算法具有较好的分割速度和分割精度。

传统的图像分割算法在处理高噪声显微图像时, 由于背景复杂, 很难得到目标完整的区域轮廓。通过对不同图像分割算法的性能进行对比, 提出了一种改进的二维最大熵阈值遗传算法结合数学形态学除噪分割的方法。首先用改进的二维最大熵阈值算法结合遗传算法对高噪声显微图像进行粗分割, 除去图像中大量的背景噪声, 然后运用数学形态学进行细分割, 滤除剩余少量杂质和孔洞, 提取出目标轮廓。实验结果表明改进的方法较传统分割方法具有更强的抗噪声能力及更快的处理速度, 有效地实现了高噪声显微图像的除噪分割。

针对红外图像中背景与目标的复杂性和多样性给弱目标检测带来的困难, 提出基于局部方差的二维最大熵分割与遗传算法相结合的阈值分割方法。本文对变电站绝缘套管的红外图像进行了处理, 首先采用形态学顶帽变换的方法对其进行增强, 然后对图像进行局部方差映射并建立二维直方图, 最后结合遗传算法计算出二维最大熵分割阈值进而实现分割。实验结果表明, 该方法改善了红外弱目标的提取效果, 大大提高了阈值计算的效率, 待提取目标越小, 遗传算法的作用越能得到体现。

提出了一种基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像阈值分割算法。该算法利用图像分形维数挖掘像素的 空间分布信息，然后将原图像灰度及其分形维数映射图像灰度相结合组成二维随机向量，并构造出联合离散概率分布。在此基础上，以 二维最大熵原则来确定一个最佳二维分割阈值，进而取得分割结果。实验结果表明，该算法在分割效果上优于传统的二维最大熵分割算法。

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法，但在某些时候因为两种方法获取的阈值过高或者过低，使得分割失效。针对此问题，提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法。首先，对二维最小交叉熵公式进行转化；然后，利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维最大熵原则，又满足二维最小交叉熵原则；最后，利用二维直方图的特点推导出新型递推算法搜索最佳阈值并降低计算复杂度。仿真实验结果表明，本文提出方法不仅有效，弥补了两者在某些应用上都不能有效分割的不足，而且分割时间少，约为0.3 s。

基于感兴趣区域的图像压缩编码技术已成为图像编码领域的研究热点。由于图像不确定性以及目标自动识别的实时性要求,现阶段通过模拟人类视觉特性确定感兴趣区域算法不能满足需要。基于目标红外图像的特点,提出了一种逐步逼近二维最大熵阈值递推搜索算法,综合运用二维最大熵阈值分割方法、顺序统计滤波、数学形态滤波等技术,实现了目标红外图像感兴趣区域的自动提取,经实验验证该方法不仅能满足一般的实时性要求,而且可靠、效率高,具有较高的实用价值。

基于图像的月球表面障碍自主检测技术是实现探测器在月球表面安全着陆的关键。本文主要研究了基于被动图像的月球表面障碍物之一的岩石的检测技术。首先将最大二维熵阈值分割用于岩石阴影的检测；其次将岩石轮廓线提取技术与阴影检测结果结合以获取精确的拟合椭圆中心点；最后，利用椭圆拟合岩石所在的区域范围。实验表明：相较于传统的仅基于阴影的算法，本文提出的岩石障碍检测算法能更好地拟合出岩石所在区域范围。

基于光学元件损伤暗场成像图像的特点以及每个像素与周边的梯度关系,选择灰度--梯度对共生矩阵为研究模型,该模型集中反映了损伤图像中两种最基本的要素--灰度信息和梯度信息(边缘).利用该模型产生准则函数,在信息论中最大熵原理基础上,应用文中改进的二维最大熵算法能自动确定最佳分割阈值,实现了对暗场图像的分割.该算法能够准确的从光学元件损伤暗场图像中提取损伤目标,为目标识别、精确定位和损伤大小的精确计算等后续处理提供依据.为了验证该算法,试验中对多个光学元件损伤暗场图像进行了处理分析,试验表明,该算法分割得到的损伤目标与实际相符,误差在检测的范围之内,为大型光学系统中光学元件损伤的在线、自动化检测提供了一种有效的技术途径.

由于二维最大熵分割法不仅考虑了像素的灰度信息,而且还充分利用了像素的空间邻域信息,因此能够取得较好的分割效果.但是,该方法的计算量巨大,不利于红外图像的快速处理.蚁群算法于20世纪90年代初提出,是受到蚁群集体行为的启发而提出的一种基于种群的模拟进化算法,属于随机搜索算法.该算法已经成功应用于旅行商等离散问题.将蚁群算法应用于二维最大熵法,提出了基于蚁群算法的二维最大熵分割算法.与传统的穷尽搜索法相比,求解速度提高了60倍左右.仿真实验表明,该方法快速、简单、有效.

薄膜表面缺陷密度统计是改进薄膜表面质量的重要依据.阐述了基于遗传算法的二维最大熵分割算法的原理及实现步骤.采用这种算法对薄膜缺陷图像进行分割,对分割后的图像进行了薄膜缺陷密度的测量.实验结果表明,这种方法对薄膜表面缺陷提取简单且易于测量,为分析缺陷原因提高薄膜质量起到重要的指导作用.