图像分割是计算机图象识别与理解中一个十分活跃的研究领域，是计算机图像理解方法实现的基础，由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息，彩色图像的分割在近几年也越来越引起人们的重视，许多研究人员已相继提出各种各样的分割算法。本文在研究现有彩色图像分割技术的基础上提出了一种新的彩色图像分割处理方法——基于小波分析的彩色图像分割方法研究。本文研究的主要内容为： 首先，对图像分割算法进行分类、归纳和总结，指出各类方法的优缺点，为人们在不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的分割方法提供了一定的依据。并对多年来彩色图像分割领域中出现的彩色空间进行归纳和总结，分析了近年彩色图像分割发展趋势及存在的问题。 然后，对小波的相关理论和方法进行较全面、系统的研究，尤其对本文将要采用的多分辨率分析、Mallat算法、双正交小波及图像小波变换理论进行深入研究。分析研究模糊C均值聚类和K-均值聚类方法的彩色图像分割。 最后，依照算法流程图，采用二维双正交Mallat快速小波变换，然后进行特征提取，并采用动态聚类K-均值算法进行分类，最后得到图像分割的结果。并对分割算法结果进行客观定量的评价。实验表明，本文提出的图像分割方法具有很好地分割效果。