该文对图像分割方法,特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法,给出了一个比较全面的综述,总结了图像分割方法的研究特点和研究趋势,对进行图像分割研究的科研人员具有一定的启发作用.为了提高分割方法的普遍实用性和有效性,该文提出了四种图像分割新方法.首先提出了一种改进的直方图分割方法,该方法利用滤波技术,去除直方图中的细缝和尖峰,以便于阈值的自动选取.此外,该文基于信息熵的概念,提出了三种改进的新方法,并且这三种方法都可以相似的推广到其他类型的熵分割方法中去.三种方法如下:(1)该文提出了二维最大熵与统计数学相结合的分割方法,对于图像中目标和背景有较大重叠的情况,分割效果可得到有效的改善.(2)该文提出了一种最小模糊熵分割方法,此方法中的隶属度函数,与传统的S函数相比,更符合图像分割的特点,分割效果与最大模糊熵分割方法相比,有很大的改进.(3)该文提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法.由于此方法利用了图像的空间信息,抗噪音的能力和鲁棒性得到提高.该文还采取了多幅典型的图像进行分割,验证了分割方法的有效性.该文为了提高图像分割算法的速度,以TMS320C5410为核心处理器,进行了图像处理系统的软硬件设计,成功的实现了算法从微机到DSP系统的移植,从而为算法在实际系统中的应用奠定了基础.