以手直接作为输入的人机交互方式和其他输入方式相比具有自然性、简洁性、直接性和丰富性的特点,在基于视觉的手势识别过程中,手势分割效果的好坏直接影响着后续手势跟踪、手势特征提取以及手势识别结果的优劣。在基于视觉的手势图像分割研究中,为了采集和控制视频手势源,对视频采集方法的现状和原理进行了研究分析后,利用Visual Studio 2003和DirectShow作为开发平台,设计并实现了WDM和DirectShow相结合的手势分割实验平台软件。该软件具备控制视频源属性、捕获图像格式、保存图像等功能,可以生成静态手势图像、动态手势序列图像和手势视频文件,并可以实时捕获关键帧以供实时手势分析之用。在深入研究了手势识别与手势图像分割的原理和现状后,对当前手势识别方法进行了总结,分析了各种方法的优劣。结合图像分割的分类,研究了基于背景差分的手势分割方法,在实验的基础上,分析了试验环境下背景噪声和手势阴影的特点,提出了一种新的实时更新背景的方法来消除这种噪声和手势阴影,并进行了大量试验。试验显示,该方法对消除该类噪声和手势的光影具有很好的效果。最后,提出利用一种基于分块的自适应阈值分割方法对手势图像进行分割,通过形态学方法对手势二值图像进行处理,最终输出二值手势图像。为了验证算法具有可靠性和达到理想的分割效果,分别使用静态背景下最大类间方差方法和动态背景下最大类间方差方法,与所提出的方法进行实验对比,实验显示新方法实验产生的手势分割图像效果理想,可以为后续手势识别研究提供效果理想的手势二值图像。