关于图像处理问题一直是多年来研究的热门话题,在计算机信息技术高速发展的今天,图像处理已应用到社会的各个领域。图像分割就是为了某一特定目的,通过相关的技术和方法把图像按照其特征分成各具特性的区域,提取研究者感兴趣的目标,进而再对目标区域进行研究。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的关键课题,也是计算机处理视觉技术的首要的、关键的步骤。图像分割的应用非常广泛,几乎出现在关于图像处理的所有领域。因此,从20世纪60年代以来,图像分割一直都是图像研究技术的热点。本文首先概述了图像分割课题的背景、意义、课题研究的内容和目标,指出图像分割在图像工程中的关键性、图像分割技术的研究现状,分析常见图像分割技术,指出从原理、应用和应用效果等方面来分析图像分割技术,对于提高图像分析和图像处理技术等方面都具有十分重要的意义。随后,分别研究基于阈值的直方图双峰法(mode法),该方法是一种针对直方图为双峰图的图像进行分割,通过深入分析研究,分析该方法的优缺点。并对直方图双峰法进行改进,通过改进实现阈值自动选取,接着,在总结前人研究成果的基础上,重点研究基于遗传算法的最大类间方差分割算法,通过对比,可以看出遗传算法的最大类间方差分割算法分割图像效果更明显、自动化程度更高、适应范围更广、且无须事先测量图像的灰度直方图、更加灵活、更加精确。随后,通过检测算子对基于遗传算法的最大类间方差分割算法进行改进,增强基于遗传算法的最大类间方差分割算法处理图片的效果。最后,对图像阈值分割研究成果进行了总结,并指出了未来努力的方向。通过该论文的研究,熟悉图像阈值分割的基本方法和理论知识,了解该领域的新技术和方法,提高自身的教学科研能力。