随着信息技术的迅猛发展,图像处理技术在诸如医疗诊断、气象检测、军事侦测等领域发挥着越来越重要的作用。数字图像分割技术作为计算机视觉中的一种基本技术,是数字图像处理的关键技术之一,其分割效果的好坏直接影响图像分析的性能。现有的图像分割方法在往往实际应用中存在着一定的局限性,例如分割结果不精确、分割过程耗时、人工干预过多等,因此数字图像分割技术一直是计算机视觉技术中的难题,也是目前国内外专家学者研究的主要问题之一。本文主要研究内容是关于彩色图像的分割方法,目的在于通过一种有效的分割方法提取出彩色图像的前景区域。本文介绍了关于彩色图像的基本分割理论和方法,提出了一种以马尔科夫随机场分割模型为基础的分割方法,相比传统分割模型的分割方法,该方法在提高分割精度的同时也大幅降低了分割模型的计算量。采用粗分割和细分割的方法,通过多尺度粗糙集的分割方法,获得过分割图像,利用该结果为自适应可变权重的马尔科夫随机场分割模型提供初始信息,减少了人工干预。在求解该分割模型的过程中,采用禁忌搜索算法来优化求解的过程,有效地降低了计算量。本文的彩色图像分割方法主要由粗分割和细分割两阶段组成,具体方法如下：在粗分割阶段,采用多尺度粗糙集方法来实现彩色图像分割,首先在某尺度的条件下,分别提取彩色图像在三个通道下的灰度直方图和histon直方图,通过这两个直方图来构造各个通道下的粗糙直方图,通过最大熵的原理来获取用于分割的最佳尺度值,然后,根据得到的粗糙直方图,采用自适应的方法来获取粗糙直方图的波峰和波谷,得到各个通道下的分割灰度段,实现对彩色图像的分割,在此基础上,进一步采用区域融合的方法来减少区域数目,获得更加合理的图像粗分割结果。细分割阶段,采用自适应可变权重的马尔科夫随机场分割模型来实现分割,首先提取彩色图像的颜色和纹理特征,分别为HSV颜色值和旋转不变LBP值,并且将粗分割结果和区域数目分别作为分割模型的初始分割和类别数目。然后,对多特征的自适应可变权重分割模型进行求解,其目的在于找到满足最大后验概率的标签场,利用禁忌搜索算法来优化求解过程。最后,根据区域面积和区域位置来检测离群区域,剔除某些错误划分的区域,从而得到最终的分割结果。本文利用berkeley数据库中的实验对象和标准分割结果对该分割方法的性能进行了评估,实验证明该方法能够在获得较高的分割准确率,而且可以有效地降低计算量,同时也减少了人工干预所带来的不便,具有一定的理论指导意义和实际应用价值。