作为模糊集合论和直觉模糊集合论的推广,中智集合被用来描述现实世界中存在的不确定、不精确、不完整和不一致的信息。区间中智集合和多值中智集合是中智集合的子类,它们通过区间值和多值的形式对事物进行描述,而不仅仅是一个特定的数字,能够保留事物更多的有效信息。针对图像分割领域中存在的模糊信息,本文在中智图像分割方法的基础上,提出了基于区间中智集和多值中智集的图像分割方法,并通过实验分析说明了本文方法的有效性。本文的主要研究内容和创新点总结如下:(1)根据区间中智集合和多值中智集合的定义以及相关性质,引入了区间中智图像和多值中智图像,定义了新的图像表示方式,不仅能够处理图像中的不确定性,而且能够保留图像的更多有效信息。(2)提出了基于区间中智集和多值中智集的图像分割方法。将图像转换为区间中智图像和多值中智图像,通过图像增强运算增加图像的对比度,获取图像中每个像素点的得分函数,再与聚类方法相结合,实现对图像的分割。(3)通过实验数据确定在图像分割中图像像素区域值的选取,并通过主观和客观两方面对分割结果进行评价。实验结果表明,本文方法可以对不同类型的图像进行分割,不仅能够保留图像的有效信息,而且能够很好的抑制噪音。