粗糙集理论是一种处理不确定性问题的重要工具,其优点在于不需任何先验知识。图像分割在图像工程中占据着很重要的地位,是从图像底层处理到图像分析的关键步骤,图像分割的质量将直接决定对图像内容进行分析判别的结果。图像分割实质上可看作是一个对图像各像素进行划分的问题,将粗糙集应用其中,主要是将图像视为一个知识系统,以优化原有分割算法。本文阐述了粗糙集理论的基本概念和性质,分析和比较了几类图像分割方法,讨论了几种基于粗糙集的改进的分割算法。利用粗糙集构造图像的内外边界因子,对图像进行边缘检测；根据粗糙度,为数学形态学算子选取最优结构元素；利用不可分辨关系对图像进行初划分,为C-均值聚类选取合理的初始聚类中心和聚类数目。实验验证了粗糙集应用于图像分割的有效性。由于以往的图像分割方法大都只考虑图像像素的灰度或颜色等信息来进行分割,忽略了像素间在空间上的联系,然而该信息在图像分割中是有重要作用的,本文利用粗糙集上、下近似的概念,根据图像的统计直方图构造量化粗糙度直方图,并采用自适应峰值选取策略选取阈值,完成图像的分割。本算法采用HSI颜色空间中的H分量来度量邻域像素间的距离,减少了计算量,提高了效率,同时也获得了良好的分割效果。此外,将量化粗糙度因子引入模糊C均值聚类算法中,利用像素间的空间约束关系对模糊隶属度矩阵进行修正,并通过实验验证了该方法的有效性。