图像分割作为图像分析和识别的关键步骤,是图像低层处理到高层理解中不可或缺的过程。颜色作为图像的一个重要信息,在彩色图像分割的过程中起到关键的作用,而目前的彩色图像分割方法大都没有考虑颜色信息,仅仅只是将灰度图像的分割算法直接应用到彩色图像中。粗糙集是一种刻画不完整、不确定性信息的数据分析理论,该理论不需要任何先验知识,具有很强的信息提取能力。因图像内部本身的关联性以及复杂性,图像处理的各个过程中都不可避免地出现不完整、不确定的信息。因此,越来越多的国内外学者将粗糙集应用于解决图像处理中的各种问题。本文的主要研究内容是粗糙集理论在彩色图像分割算法中的应用,其内容从以下三个方面进行:(1)总结归纳现今流行的彩色图像分割算法,指出各种算法的优点和不足之处,并分析总结了几种经常用到的颜色空间。介绍了粗糙集的基本概念,探究了粗糙集在彩色图像分割中的应用。(2)构造出一种新颖的图像粗糙度直方图,提出了一种结合粗糙集与分层思想的彩色图像分割算法。本算法是在HSI空间上进行,首先,在强度分量Ⅰ上依据粗糙度直方图实现图像的初分割;其次,在初分割的基础上,利用色调直方图实现图像的细分割;最后,在RGB空间上实现区域合并。实验证明:本算法在保证有效分割图像的基础上,使细节性小目标区域明显被分割出来,且运算速率也有所提高。(3)提出了一种基于粒度的粗糙模糊集彩色图像分割算法。首先,在色调分量H上将图像划分为多个大小相等的窗口(即粒度),利用粗糙模糊集求得在色调粒度上的粗糙度直方图,并进行图像初分割;其次,依据初分割的结果在强度分量Ⅰ上细分割图像;最后,根据一定的区域合并准则合并图像分割过程出现的过分割区域,并通过对比实验验证了本算法的有效性。