图像识别在自动驾驶、医疗诊断等许多领域有着广泛的应用,而图像分割的结果将会在很大程度上影响到图像识别的准确性和正确性。之前对于图像分割的研究主要集中在对灰度图像的研究上,但由于彩色图像更加符合人类的视觉特征,单纯的对灰度图像分割的研究已经满足不了现实的需求,因此对彩色图像分割的研究越来越引起人们的重视。近年来,研究人员已经证实了大多数的灰度图像分割算法也可以用来进行彩色图像的分割,但由于彩色图像含有的信息比灰度图像复杂,只单纯的利用灰度图像分割算法已经达不到人们预期的目的,因此对于彩色图像分割的研究有着很重要的意义。稀疏表示理论在图像识别领域具有越来越重要的影响,在图像去噪、图像重建、模式识别等方面都有着广泛而深入的应用,取得了优于传统方法的效果。稀疏表示能够放大图像的细小特征,本文将这个特点应用于彩色图像分割,获得了较好的分割效果。本文首先对彩色图像分割以及稀疏表示的研究背景及现状进行了简单介绍,然后将近年来比较常用的一些彩色图像分割方法进行重新分类整理,大致分为基于阈值、基于聚类、基于区域、基于边缘以及基于特定理论等几类方法,并详细介绍了一些比较经典的分割算法,分析了这些算法各自的优缺点。其次对稀疏表示的相关理论进行了系统的介绍,重点对K-SVD字典学习算法进行了深入探讨,为后面的算法及实验提供了理论基础。基于上述理论研究,本文将稀疏表示引入到彩色图像分割中,提出了基于稀疏表示的彩色图像分割算法。该算法通过利用稀疏表示改进的彩色图像边缘检测算法来达到分割的目的。在基于稀疏表示的彩色图像边缘检测框架中,首先对图像进行滤波处理,用来降低噪声的干扰,然后分别利用固定字典DCT和字典学习算法K-SVD对预处理后的图像进行稀疏编码和字典学习,在经过迭代更新之后获得可以表示图像的最优字典,之后利用得到的字典对图像进行重建并检测,获得最终的边缘检测图像。在上述框架的基础上再对彩色图像进行分割,能够获得一个更优的分割结果。实验结果表明,本文提出的方法能够对彩色图像的边缘进行有效检测,且基于检测出的边缘对彩色图像进行分割,分割效果明显。