随着计算机性能的不断提高,图像处理的应用也越来越深入到各行各业。数字图像处理中对于图像成分复杂的图像的处理尤为困难,且很多算法是只针对一类图像,当面对不同类别的图像处理时需要提出不同的适应于该类图像的图像处理算法。本文针对海豚图像的背景海水成分复杂,与目标海豚的近似度较高,在目标分割以及身份识别的算法上作了深入的研究。首先,分析海水图像的特点和灰度图像分割算法在海豚图像分割中的效果,得出灰度图像的分割算法在海豚图像的分割中效果不佳。因此提出在RGB色彩空间中使用基于聚类的阈值分割算法。自适应的对聚类中心,聚类范围进行选取。经过实验,分割的效果良好,能够有效的去除噪声。然后对目标分割后的图像进行预处理,将海豚图像中的干扰信息去除,并且对斑点进行处理,突出斑点的特征分布。之后使用SIFT算法对处理后的图像进行特征提取,利用提取出的关键点与海豚年龄段分布的对应关系,建立海豚生长模型,经过实验,使用海豚生长模型能够有效地从海豚图像中判断出海豚所处的年龄段。最后,结合目标分割算法和特征提取算法,利用MATLAB平台开发了海豚身份识别系统。