飞机蒙皮是飞机机身的重要组成部分,受损的蒙皮会增加飞机飞行的安全隐患。红外无损检测在实际应用中拥有准确度高,易于采集的特点。但红外图像的分辨率差、对比度低、视觉效果模糊,传统阈值分割算法往往不能得到理想的分割效果。针对飞机蒙皮损伤图像,本文提出两种分割方法对飞机蒙皮损伤图像进行分割处理。随机游走分割算法在抗噪声、信噪比低等方面有较好的分割效果,同时具有分割速度快、无需迭代、容易扩展到多维空间的优势。但随机游走分割算法本身对于种子点的数量以及初始位置比较敏感。针对种子点的选取,提出基于布谷鸟搜索算法的随机游走分割方法,在进行随机游走分割之前,确定种子点的数量以及初始位置。为了提高布谷鸟搜索算法的运算效率,提出惯性权重参数来加速算法的迭代。实验证明,该方法能有效提高算法的运行效率。针对随机游走算法分割结果中出现边缘欠分割问题,提出基于改进DE(Differential Evolution,差分进化)算法的二维Tsallis熵多阈值分割方法。Tsallis熵是以传统Shannon熵为基础的非广延性熵。由于图像中存在许多非可加性信息,传统分割算法往往容易出现边缘欠分割现象。针对二维Tsallis熵多阈值的计算复杂的问题,利用改进DE算法加速寻优过程。实验证明,该方法不仅能有效改善边缘欠分割问题,而且能加速算法的运算效率。