在现实生产实践中,经常需要对一些由于光照不均匀或材质不均匀引起的照度不均匀图像进行分割。因此,克服照度不均匀所带来的问题,是基于近距离成像的工业视觉高精度检测系统必须解决的一个问题,论文对这类图像的分割进行了研究。首先,论文针对照度不均匀图像,在分析现有分割方法优缺点的基础上,根据这类图像的照度分布特点,通过实验分析提出了基于边缘的阈值图像分割算法,并且提出了基于边缘信息的多值分割的技术路线。然后论文详细论述了基于边缘信息的阈值图像的产生过程。首先利用序贯性滤波和八方向边缘算子求得图像边缘并去除伪边缘,接着根据阈值置信度高的依据给出了边缘处阈值,然后利用边缘点进行曲面拟合得到非边缘点的阈值。为了减少复杂度,在曲面拟合时,首先对控制点进行约简,然后利用三角剖分对控制区域进行划分,最后对每个区域进行一维曲面拟合迅速得到阈值曲面。对多值图像分割任务进行了分析,给出了照度均匀下彩色多值图像的利用融合各灰度图像分割结果的分割方法,接着提出了一种基于照度等高线的照度补偿多值分割算法,然后分析边缘直方图和边缘测度,利用边缘测度对边缘进行分级,并利用二值阈值图像产生方法对每级边缘产生阈值图像,最终使得每个像素点都具有多值分割特点完成分割。最后采用经典的评价方法对论文算法进行评价,大量实验证明,本算法能够有效的分割照度不均匀图像,并对噪声和模糊现象具有鲁棒性。