图像分割作为数字图像处理技术基础而重要的环节，有着广阔的应用和研究前景。从图像技术的角度来看，它处于图像处理和图像分析之间的层次，它不同于一般意义的图像处理过程(比如图像采集、图像变换、图像增强等)，又作为图像分析的一个关键的底层环节，具有其显著的重要性，因此成为当前图像技术领域的一个研究热点。 本文主要围绕图像分割，回顾和总结了研究生阶段的工作。本论文主要的研究工作包括： 1．通过大量的文献阅读，对图像分割算法和图像分割质量的评价有了全面而系统的了解，对经典的图像分割算法——最大类间法和最大熵——的基本原理和推广，作了详细的研究和总结。 2．提出了基于判决域自动约束(VSAR)的二维Otsu阈值分割算法。该算法，通过一个经验公式，自动确定判决域的大小，从而进一步减少了算法的运算量，并具有较强的实用性。 3．提出了基于判决域自动约束(VSAR)的二维最大熵阈值分割算法。该算法，通过一个经验公式，自动确定判决域的大小，从而进一步减少了算法的运算量，具有较强的实用性。 4．在汽车牌照识别研究中，针对车牌的定位，提出了一种简单实用的车牌定位方法——基于边缘跳变统计的车牌定位方法，在应用的仿真中，取得了良好的效果。