随着大规模并行计算技术的发展，特别是多核技术的不断进步，主流CPU厂商都在致力发展多核处理器，增加芯片支持的并行能力，从而突破半导体工艺的技术壁垒，提升运算速度。同时，在并行程序设计领域中，多线程设计得了充分的重视。OpenMP是一个便携的可扩展的标准，已成为共享内存结构编程的事实标准。OpenMP的编程模型以线程为基础，为编程人员提供了一个简单和灵活的接口，可以方便地为共享内存的多处理器平台增加并行机制，特别适合于现在流行的多核处理器平台。　　 遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，具有鲁棒性、并行性和自适应性等特征，非常适用于大规模搜索空间的寻优问题，被广泛应用于许多学科及工程领域。　　 图像阈值分割，是一种基于区域的图像分割技术，其中最大熵分割法是常用的也是分割效果较好的一种分割方法。在最大熵图像分割中，如何选取最佳阈值是至关重要的，因为阈值的选取直接关系到图像分割质量的好坏。本论文将遗传算法用于最大熵图像分割中，来寻求最佳阈值。　　 本文研究了并行计算的基本理论、并行遗传算法相关知识和OpenMP并行编程技术，把并行遗传算法和OpenMP编程技术应用于最大熵图像分割中。用并行遗传算法来寻求最佳阈值，并用OpenMP实现了并行遗传算法。通过实验，对算法运行结果进行分析，证明了并行遗传算法能显著节约寻优时间，大大提高寻优的质量。