数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术.由于图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。如今图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益.不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展,还将成为科学研究,社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具,随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。具体在对彩色图像的研究和应用中,由于信息的复杂性往往使细节难以辨认,人们往往只对图像的某些部分感兴趣,这些区域被称为前景,余下的部分被称为背景。彩色图像分割主要是指将彩色图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,它既是对所有图像预处理效果的一个检验,也是后续进行图像处理工作的基础。另一方面,前景的边界是我们感兴趣的对象,基于边缘的分割代表了一大类基于图像边缘信息的方法,如果我们能检测出这些边缘,就可以提取出前景。这种基于边缘的图像分割,也被称为边缘检测。本文首先介绍了彩色图像分割以及边缘检测的基本概况,然后介绍了一些常见的边缘检测方法和算子,在讨论颜色空间的基础上,引入了聚类分析的概念,本文首先利用双边滤波对图像进行预处理,然后结合Otsu和统计向量排序提出了一种新的边缘提取的方法,利用这种方法分别得到图像R,G,B三分量的边缘强度,同时应用非极大值抑制对所得图像边缘进行处理,最后将处理后的三分量边缘信息融合,得到最终的边缘图像.实验证明这种方法很好的保证了边缘的连续性和准确性.基于区域直方图的方法广泛的应用于图像分割领域,同时也伴随着许多困难,为了提供能够产生较好效果并且不增加运算复杂性的算法,本文在分析传统分水岭分割方法和自上而下分割方法缺陷的基础上提出了一种基于区域直方图划分的模糊熵分割方法。这种算法同时结合了模糊熵算法和传统top-down分割算法的优点,通过实验证明算法能有效的解决图像分割问题,同时而不破坏图像的原有空间信息。