本文概述了图像分割理论,总结了图像阈值分割方法,并提出了图像分割中的改进信号增强算法,包括直方图均衡化和噪声抑制技术。讨论了目前遗传算法应用于图像分割的研究现状,给出了两种遗传分割算法的原理、过程、实验结果及分析,展望了遗传算法应用于图像分割的研究发展方向。在分析变电站设备图像特点基础上,改进设计一种基于改进遗传算法与模糊熵的图像分割算法。设计了基于后验概率划分的新隶属度函数和模糊熵准则,依据最大模糊熵准则采用遗传算法寻求各模糊参数的优化组合,进而确定图像的分割阈值。该算法在初始化种群、自适应参数控制、变异操作等方面均提出了新的方法,提高了算法效率。实验结果证明,针对较差光照环境下采集的变电站设备图像,本文算法能更有效地将目标与背景相分离,为提高图像识别的准确度提供了良好的基础条件。