图像制导武器因自主性强、制导精度高被广泛应用于现代海洋战争。在图像制导技术中,对目标实施精确打击的关键是对目标的准确分割,它是后续对打击目标进行正确识别的基础和前提,因此目标分割结果的好坏直接决定了图像制导武器的打击精度。如何准确高效地对目标进行分割一直以来都是国内外学者研究的焦点,而对复杂条件下的目标进行图像分割技术的研究则更具有挑战性和现实意义。本文针对水面目标图像分割展开研究,课题研究的难点主要在于:目标和背景对比度低,目标较小而背景大面积存在,目标边缘相对模糊以及采集图像存在噪声等。针对以上问题本文做了以下工作:首先,文中对采集图像进行了预处理。针对图像模糊,本文分析了图像复原理论,对比了几种常用的图像复原方法,仿真实验结果表明,采用维纳滤波的方法对图像进行复原效果最优。针对图像存在噪声干扰的问题,本文又分析对比了几种图像增强方法,仿真实验结果表明,采用中值滤波法对图像进行增强效果最佳。其次,论文对图像分割几类方法进行了论述,它们是后续论文对现有图像分割算法进行改进的基础和重要理论依据。由于阈值分割法计算简单,算法复杂度较低,实时性较好以及熵的理论在图像分割中的应用,论文结合采集图像自身的特点,决定采用最大熵阈值分割法对采集图像进行分割。由于一维最大熵只考虑了图像的灰度信息而忽略了图像的空间信息,分割效果不佳。然后,论文讨论了二维最大熵阈值分割法。二维最大熵法不仅考虑了图像的灰度信息,而且考虑了图像的空间信息,分割效果相对于一维最大熵阈值分割法有所改善,但存在不能满足实时性要求、对图像细节的分割不足以及对噪声的抑制能力较差等问题,本文又对其进行了改进。鉴于遗传算法本身具有的鲁棒性、并行性、自适应性及收敛速度快等诸多优点,本文将遗传算法和二维最大熵阈值分割法相结合,对求解阈值的过程进行了优化。理论分析和仿真实验结果表明,改进的图像分割算法实时性好,算法复杂度较低,对水面目标图像分割的效果较好,易于工程实现。最后,论文从工程应用的角度设计了一个基于MATLAB GUI的图像分割软件平台,运用本文改进的算法,实现对图像的快速分割。