摘要：红外舰船目标分割是红外海面场景中舰船目标自动识别的关键技术之一，通过阈值方法分割舰船因具有诸多优点而被广泛应用。已有阈值算法假设已知舰船和目标的能量强度关系（一般假设舰船亮度高于背景），但实际中波红外探测器所采集的图像易受环境影响，导致成像后舰船目标呈现双极性，使得已有的阈值方法难以自适应的分割舰船目标。为解决双极性舰船目标的自适应分割问题，该文提出一种新的最大化2维熵分割算法。算法首先利用图像的多尺度局部方差一熵变化量和梯度方向方差两个指标构建2维直方图，然后使用粒子群优化算法寻找最大化2维熵的最优闽值来对图像进行粗分割，随后在粗分割的基础上进行迭代精分割获得准确的目标分割结果。实验结果表明，该文算法能够在舰船目标呈现双极性的情况下均获得较好的分割结果。

关键词：目标检测 红外舰船分割 双极性目标 梯度方向方差 

单位：国防科技大学ATR国防科技重点实验室 长沙410073