本论文主要是对水声图像中的阈值分割技术及智能优化算法在水声图像分割中应用的研究。主要包括基于最大类间差方法的水声图像阈值分割、基于最大熵方法的水声图像阈值分割和智能优化算法在水声图像分割中的应用。本论文首先研究了基于最大类间差方法的水声图像分割,分别对经典的最大类间差方法和改进的类间差方法进行了研究;结合水声图像的特点,将最大类间差方法扩展到双阈值分割,并提出了一种放松背景类内距离的双阈值最大类间差方法,更适用于水声图像分割。其次,研究了基于最大熵方法的水声图像分割,分别对一维熵、二维熵和改进的二维熵方法进行了研究,并针对水声图像的特点,提出了基于修正的二维熵的水声图像分割算法,该方法不但可以根据需要自由选择暗区或者亮区,并且在噪声较大的情况下,由于去除了一部分干扰像素,可以得到的更好的分割结果图,噪声更小,分割效果更好。最后,研究了智能优化算法,并将其应用于水声图像阈值分割,对复杂度较高、运行速度较慢的阈值分割算法进行提速。