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金属疲劳过程会产生热量，并以电磁波的形式向外辐射。然而要获得金属表面温度场的信息，就必须对其进行准确分割，但现有图像分割算法主要针对单幅图像进行的，从而无法充分利用偏振探测多幅图像的信息优势。利用偏振成像技术可以获得强度、偏振度、偏振角等多维信息，能够突显目标的纹理特征，细节和边缘。基于此，本文提出一种基于图像灰度和信息熵融合的红外偏振热像分割算法。首先运用图像局部平均灰度值与方差加权信息熵，寻找多偏振方位角热像的潜在目标区域并配准，然后用改进的FCM算法进行逐一分割，将分割后的热像经集合运算后，其