介绍了图像欠量化方法的研究背景、研究意义及国内外研究现状。以图像矢量化过程中的预处理技术为基础，并根据矢量化对象的不同，将图像矢量化方法分为简单色调图矢量化及复杂色调图矢量化两类。在此基础上重点提出了一套对复杂色调图进行图像矢量化的新方法，并与其他方法进行了对比。　　图像矢量化技术是近年图形图像领域的研究热点之一，它在实际生活中的应用场景相当广泛。如工程设计图纸存储、网络画面传输、图像压缩等。尽管图像矢量化技术已有几十年的研究历史，且已出现一些效果符合一定需求的图像矢量化商业软件，但由于图像自身的复杂性，现有的图像矢量化方法或图像矢量化软件都有着一定的局限性。因此，图像矢量化技术仍有着广阔的研究空间及极大的研究意义。　　基于颜色渐变区域自动提取的图像矢量化方法主要由以下四个步骤构成:1）图像颜色渐变区域识别。2）图像颜色渐变区域边界处理。3）图像颜色渐变区域拟合。4）生成特定格式的矢量化图形。具体过程为，原始光栅图像经过颜色信息灰度化、高斯滤波去噪后得到其灰度图，分别计算该灰度图x、y方向上的二阶导数并将x、y方向的二阶导数看作向量，进行向量加法运算得到所有像素点的向量的模值。将所有模值近似为0的点标记为1，其他点标记为0得到二值图，再对此二值图的骨架进行细化，使其骨架变为单像素。通过链码跟踪算法对骨架进行分析得到所有的内外轮廓。这些轮廓即为原始图像的颜色渐变区域，且两两轮廓的关系分为非包含和包含关系。最后对每个颜色渐变区域的各个三原色颜色通道进行曲面拟合得到最终的图像矢量化结果。该结果由颜色渐变区域的边界像素点，颜色渐变区域的数学拟合公式，Z深度信息（进行光栅图还原时的绘制顺序）三种矢量元素组成。　　经过试验验证，基于颜色渐变区域自动提取的图像矢量化方法，较之梯度网格算法，对一些复杂色调图的矢量化，在满足特定图像矢量化准确度的情况下、速度更快、数据量也较小、具有一定的实用价值。