随着计算机技术的发展,多媒体技术和数字图像处理技术的应用领域越来越广泛,图像作为更直接更丰富的信息载体,图像信息已成为人类获取和利用信息的重要来源和手段,正成为越来越重要的研究对象。图像分割技术是数字图像处理研究的重要内容,它对于图像特征提取、图像分析和识别、计算机视觉等有着重要意义。但由于图像分割方法的千差万别,使得图像分割问题成为数字图像处理中最具吸引力、最困难的问题之一。数学形态学是一种新的非线性图像(信号)处理和分析理论,它从集合的角度来刻画和分析图像,具有一套完整的理论、方法及算法体系。本文以数学形态学为基础研究图像分割算法,讨论了数学形态学的概念、算子和方法,并将应用于图像分割中。提出了一种新的基于数学形态学的最大二维信息熵及Canny边缘检测的图像分割算法：首先对图像进行Canny算子边缘检测,把得到的分割信息作为必要的参考信息,把图像转化成二值图像,然后对图像用基于数学形态学的最大二维信息熵算法寻找最佳阈值,最终再进行边缘连接。实验结果表明,该分割算法不仅可以保持图像的最大信息熵,而且保持了图像边缘的完整性,并且在图像背景较复杂时能很好地保留图像的细节信息,有效地兼顾了图像整体和局部信息,而且具有较强的自适应能力和抗噪能力,可为下一步的图像分析、特征提取以及图像理解等工作奠定良好的基础。