李巧兰，卢荣辉，卢永祥

(武夷学院 信息技术与实验室管理中心，福建 龙岩 354300)

图像分割是图像处理领域内的经验研究方向，更是计算机视觉中的关键技术之一。对视频图像中的人物进行分割对于视频监控、事件推断等许多任务都很重要，因为人类是人们感兴趣的日常活动的主要参与者[1]。视频图像人物分割的精准度关系到图像识别的有效性，受到了学者们的高度重视。

现今，关于视频图像人物分割的研究很多，并取得了一定的成果。视频图像人物分割方法主要分为三类：基于边缘的视频图像人物分割方法[2]、基于区域的视频图像人物分割方法[3]以及基于Canny算子的视频图像人物分割方法[4]。使用频率最高的是基于阈值的视频图像人物分割方法，该方法的关键是如何确定阈值，阈值的选取直接决定着图像分割的精确度。

为了满足计算机视觉的需求，寻找最佳阈值，提出基于最大熵阈值处理算法的视频图像人物分割方法研究。最大熵阈值处理算法是基于分割后图像熵最大化来确定最佳阈值，符合视频图像人物分割的需求，能够提升图像分割的精准度。

1 基于最大熵值处理的视频图像人物分割

1.1 图像灰度直方图获取

在视频图像人物处理的过程中，直方图是一种简单有效的手段，是对图像像素的一种统计表达，包含着非常丰富的信息。灰度直方图只对像素灰度值大小进行统计，与图像像素间的相关性无关，因此不同图像可能存在着相同的灰度直方图[5]。……