对图像分割算法的研究巳有几十年的历史,借助各种理论至今已提出了上千种各种类型的分割算法。由于尚无通用有效的分割理论,因此现已提出的分割算法大都是针对具体问题的,并没有一种适合于所有类型图像的通用的分割算法。虽然有人试图对分割建立模型并根据模型进行分割,但并不太成功,定制化的分割方法才是有效的分割方法。文档图像已成为办公文档、数字图书资料等媒体的主要信息表现形式,如何对其进行高比率的压缩已成为研究热点,而基于图像分割的压缩则是图像语义压缩的核心问题。提高彩色文档图像的压缩比的有效途径之一是对图像的不同区域分别采用不同的压缩算法。本文提出一种利用图像处理技术、结合彩色文档图像自身特点、对文档插像区域进行定位与分割的方法。其主要工作如下:首先,阐述了图像的基本表示方法,然后讨论了现有的图像文件的一些基本的格式的异同;然后着重讨论了图像处理的基本目的和一般原理,及其中能用于文档图像分割的预处理的关键技术的具体实现方法,如平滑去噪声、二值化等。第二,通过对颜色特征及颜色空间之间的变换关系的讨论得出结论,即适当的色彩空间的选择对分割结果和效率有十分重要的影响。同时还讨论了现有的彩色图像的通用分割方法,它们不能很好的利用扫描文档图像的特性进行分割,提出了一种适用于分而治之压缩策略的彩色文档图像的分割模型。在该模型中先进行图文的块分割,再进行层分割。第三,详细叙述了基于多尺度的彩色文档图像的图文分割算法的具体实现,该算法的最终目标是将文档中插图区域和文字区域分离,即筛去特征图像的文字区域,保留插图区域。首先通过特征预处理(颜色空间的转换、去背景噪声和半色调挂网)增强图像区域的纹理,同时减弱非图像区域的纹理;然后为了达到去掉文本区和提高分割精度的双重目的,采用多尺度缩图;之后为了精确确定分割所需的标记图,结合小波多尺度边沿检测技术和连通区域的判定进一步提高分割效果;最后利用标记图和原图的拷贝进行图文分割。最后,对该算法的应用前景进行了叙述。在有效图文分割后,进一步的工作是对文档图像进行高倍压缩,实验证明这种基于图像分割的压缩显了提高压缩比。