图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。到目前为止,分水岭算法不仅克服了传统的图像分割算法的一些缺点和弊端,而且运算时间短,因此,该算法是众多分割算法中分割效果较好的算法之一。分水岭分割方法是一种有效的图像分割方法,但会产生过分割现象,针对这一问题,论文分别对RGB和HSI颜色空间的分水岭分割算法进行改进,得到两种彩色图像分水岭分割算法;再将本文算法应用于医学眼前节图像分析中,进一步完善了彩色图像分割的实际使用价值。首先,介绍学习了图像分割应用背景和重要性,整理汇总分水岭算法和医学图像分割的研究现状及研究意义。并且介绍了数学形态学的定义、性质、几何示例;详细阐述了分水岭分割的原理、定义和算法,为后面章节的算法和应用做好铺垫。其次,在RGB彩色空间中,研究出新的形态学梯度的分水岭算法;针对分水岭算法分割图像出现的过分割现象、边缘细节丢失问题,结合形态学梯度和信息熵的优点,利用区域合并的优势,不仅解决了分割带来的颜色信息丢失、图像过分割问题,而且算法简单且很好地加快分割速度。再次,在HSI彩色空间中,提出一种基于柔性数学形态学的彩色梯度图的分水岭分割算法,利用柔性形态学算子抗噪性的优点,以及彩色图像转为灰度图像分割时彩色信息丢失的问题,可以不转为灰度图像直接在彩色图像上分割得到彩色梯度图。最后,将算法应用在医学眼前节图像上,选取医学眼前节图像对其进行相应的处理,通过实验证明,图像分割算法可以对医务人员的进一步诊断治疗提供很大的帮助。