随着计算机技术的不断进步,高速的计算速度已能满足高效、智能的彩色图像处理技术的需求。然而在彩色图象处理技术中颇具挑战性的部分就是分割技术。由于人往往是大多数图象处理系统的最终使用者,因此结合人视觉感知特性的分割算法的研究是非常有意义的。本文提出了一种基于颜色和纹理特征的彩色图像分割方法,在颜色和纹理特征提取过程中都考虑了人的视觉感知特性。首先,分别获取基于人视觉感知特性的颜色构成特征和空间纹理特征。然后提出一种结合这两种特征的分层的分割算法获取图像的最终分割。本文提出了两种类型的特征。第一种是基于图像主颜色的局部颜色构成特征,它一方面反映了人视觉系统不能同时接收大量颜色的特性,另一方面考虑了邻域像素间的相关性。在局部颜色构成特征的提取中,提出了一种基于模糊集2的自适应彩色分割法来获取图像的主颜色。对于颜色构成特征的相似性描述,本文引进了一种最优颜色构成距离匹配准则(OCCD)。第二种是基于多尺度频率分解的子带系数局部中值能量,它是一种简单而有效的空域纹理特征,是对人视觉系统初步处理阶段的逼近。在空间纹理特征的提取过程中,采用了中值滤波操作,一方面抑制了纹理区域内部能量的变化,另一方面保持了纹理区域边界能量。子带系数的局部中值能量反应了纹理的方向性,根据局部中值能量可以将图像划分为不同方向的纹理类。根据空间纹理特征,首先,将图像划分成不同方向的纹理区域,然后,在每个纹理区,结合颜色特征,用均值偏移算法获得纹理一致,颜色相近的分割区域。最后,避免过分割现象,进行必要的区域合并,获得最终的分割图像。本文主要通过各种低分辨率的自然场景图像的分割来验证算法的有效性。实验结果表明本文提出的颜色纹理分割算法能对各种自然图像进行有效的分割,并对光照等影响具有很强的鲁棒性。