图像工程是近几年发展起来的一门学科，它的研究内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。 图像分割是一种重要的和关键的图像分析技术，对图像目标进行提取、测量等都离不开它，图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对它的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。本文针对图像的分割问题进行了研究与实现。 针对飞行物图像的特点，提出了一种新的基于边界特征的一维最大熵图像二值化分割方法，该方法可以自适应地选取阈值。实验表明，本方法可以克服目前已有的一维最大熵取阈值方法进行图像分割时，由于阈值取的太低而丢失细节信息的缺点，有效地保留了边界的细节特征。该算法简单，易于实现，执行速度快，特别适合于质量低和边缘模糊的图像。笔者对实验结果进行了详细的讨论，得出了有意义的结论。 基于信息融合的观点，本文提出了融合灰度信息与纹理信息的图像分割方法，并且采取像素级融合技术，使得图像中的目标得到了增强。实验结果证明了算法的有效性。