随着信息技术的发展和深入研究，人们越来越多的利用计算机来获取和处理各种信息。图像因其信息量大和表现直观的优点在近年来得到了广泛的应用，在多媒体技术中占据着重要的地位。由于彩色图像提供了比其它图像更为丰富的信息，所能表述的内容和信息更为庞大，因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。 围绕着彩色图像处理这一研究领域，论文从彩色图像颜色量化和彩色图像分割的角度对彩色图像处理展开研究。论文首先对彩色图像颜色量化的经典算法进行归纳总结，分析各类量化算法的优缺点，并从时间复杂度和量化后的视觉效果上对各种算法做出比较分析。然后，论文对现有的彩色图像分割算法进行综述，从颜色特征和空间邻域信息两个方面对彩色图像分割算法进行分析，阐述算法原理并详细比较各类算法的特点。最后，论文提出一种新的彩色图像分割算法。该算法分为颜色量化和区域生长两个阶段，实现一幅真彩色图像的分割。在颜色量化阶段，论文采用改进的K均值聚类算法，并在这一阶段中提出一种颜色粗糙度模型，用于确定颜色量化的级数；在区域生长阶段，论文使用增量式的区域生长算法，通过该算法来识别颜色相近的像素之间的空间连通性，形成图像的初始分割区域，并提出一种新的自动停止区域合并的标准。实验结果表明图像分割时融合颜色信息和空间邻域信息更有利于取得合理的分割效果。