图像分割是指把图像分成各具特性的区域并把其中感兴趣的区域提取出来的方法和技术。图像分割在医学、航天、军事等领域都发挥了巨大的作用。随着采集设备的高速发展,人们对图像处理的要求也越来越多样化和复杂化。而彩色图像由于其包含着丰富多样的颜色特征信息,其信息量是其他图像来源所不能代替的。因此,彩色图像的分割技术受到了人们越来越多的关注。本文提出一种将彩色图像中感兴趣区域分割提取出来的新方法。利用红外图像和彩色图像相结合,通过多信息源之间的互补性完成对彩色图像中目标的准确提取。将设备采集到的红外图像,利用直方图规定化的方法增强图像的边缘对比度,并计算合理阈值进行二值化,有利于提高后续的边缘检测算子对目标边缘的识别能力。对检出的多条边缘采用提取最长边缘的方法,将边缘线中最长的轮廓线提取出来,并认定为目标边缘轮廓,从而将感兴趣的目标区域从红外图像中抽取出来。同时将轮廓信息转换成链码进行信息存储,使用8邻域链码记录红外图像所提取边缘的坐标与方向,并应用于同一个角度采集得到的彩色图像中去,对彩色图像相应坐标进行边缘链接直至边缘闭合,达到将彩色图像中感兴趣区域提取出来的目的,完成图像分割。与传统彩色图像分割方法相比,本文提出的方法解决了彩色图像分割中对色彩空间转换的要求,同时可以避免对彩色图像单通道的抽取计算和多通道图像还原对图像自身质量的影响。相比于彩色图像的直接分割操作,利用红外图像信息含量少、灰度对比明显的特性来区分目标与背景,能使对目标边缘的提取更为容易。能够有效的解决在自然环境条件下,目标与背景之间的颜色高度相近时,很难利用阈值法进行有效分割的困扰。红外图像为完成彩色图像分割提供了基础条件,避免了对彩色图像本身进行算法操作,有利于保持图像像素自身的不变性。主要研究内容包括以下几个方面:1.对利用多源图像相结合进行图像处理的方法进行综述,对多源图像采集设备进行分析、整理,研究掌握彩色图像色彩空间的特性。2.图像的分析处理。内容包括对红外图像的对比度增强、对阈值计算方法的改进,边缘检测算法的比较分析、最长边缘提取的编程实现。红外图像边缘信息的简化处理方法的实现,以及对边缘信息的记录与读取进行彩色图像分割的程序实现。3.使用MATLAB 7.0对本文提出的彩色图像分割方法进行仿真实现;并对比传统彩色图像分割方法进行图像分割主观评价以及响应时间、定量分析分割效果比较。