在数字图像处理中,图像分割是计算机视觉领域的一个非常基础的同时又是十分重要的问题,它是图像处理和图像分析之间的关键步骤,为图像分析提供基础数据。因此图像分割在图像处理中占据着非常重要的位置。图像分割的核心内容就是从背景中将目标图像分离出来。图像分割技术经过这些年的发展,已经提出了种类繁多的分割方法,它可以归结成基于阈值的分割法,基于边缘的分割法,基于区域的分割法三种形式。目前,图像分割技术在很多领域广泛的使用着,如工业自动化、卫星遥感、交通、计算机视觉、医学图像处理和模式识别等。图像分割技术是实际工作中备受关注的一个问题。本文首先根据多年来国内外学者的研究对图像处理理论涵盖的内容作了介绍,然后对图像分割算法的种类一一说明,对各种算法与技术进行了分析。接下来本文的主要研究重点为以下三个方面:首先,通过对基于阈值的分割法的研究,主要对最大类间方差法的学习和研究,二维最大类间方差法做了改进,并通过MATLAB仿真得到结果。其次,结合流行的小波分析,在图像分割中结合小波分析,对基于小波分析的阈分割算法进行了初步的研究。最后,通过一维、二维、三维以及改进算法的对比,提出了对于不同情况使用不同分割算法的模型结构体系。