图像分割是指按照图像特征属性的不同将其分成具有相同特征的区域并提、取出目标的过程,同时也是图像理解和机器视觉研究领域中的一个研究重点问题,其相关分割算法层出不穷,并涉及模式分类、模糊数学、生物进化、机器学习、图论等多种跨学科理论。早期对于灰度图像研究比较深入,但是随着计算机技术的不断进步,彩色图像在日常生活中的应用越来越多,从而对于彩色图像的分割方法也吸引了更多研究人员的关注。本文主要是针对自然彩色图像分割算法进行研究,主要研究成果有如下两个方面:一、在针对基于ACO的区域分割算法的改进方面,主要做了以下几个方面的工作:1.利用蚁群算法的智能性,实现初始种子点的自适应选取,然后根据实验确定的阈值建立更精确的背景模型,有效的提高了分割的准确性和对复杂背景变化的适应性;2.针对区域生长和融合准则,本文提出将相对欧式距离作为测量区域生长和融合的标准,通过实验得出了较为合理的阈值;3.利用数学形态学方法对分割后的结果进行后续的优化处理,这个操作可以有效地较少因噪声等外部原因导致的边缘粗糙等问题,提高了分割的精确度。实验证明改进分割算法的分割效果更好。二、在针对结合中性集和Gabor变换提出新的图像分割算法方面,本文主要做了以下几个方面的工作:1.针对NS分割算法中增强算子α和β的人工设定的缺点,本文提出了具有自适应性的ξ-算子来替代α来进行处理,提高了算法的适应性和运行效率;2.在NS分割算法的基础上,引入了 Gabor变换提取图像的纹理特征,然后结合空间位置、颜色信息和纹理特征提出了一种新的分割方法NSG算法.它增强了算法对噪声的鲁棒性同时提高了算法的运行效率。实验结果表明本文提出的NSG分割算法分割效果有很大的提高。