随着现代科技的发展,由诸如目标跟踪、对象识别等图像视频处理技术发展而成的应用软件已经在移动终端得到了广泛地应用。很多传统的图像处理技术只能满足对低分辨图像进行实时处理,而随着人们对图像清晰度率的需求越来越高,单个像素级的图像处理技术已经无法满足系统对实时性的要求。图像超像素生成技术是将图像中一些具有相似性质的点进行聚类,从而将图像过分割的一种图像处理算法,该方法能有效降低图像处理的数据量。作为图像或视频后处理的第一步,生成的超像素质量的好坏对后续的图像处理有着很大的影响,但是目前还没有一种通用的方式对所有图像都能很好的生成超像素。所以超像素生成仍然是一个值得深入研究的课题。对此,本文进行了对图像超像素生成方法的相关研究,主要内容有:1.提出基于两步分割的超像素生成算法。研究了对原彩色图像首先做初步分割得到初始闭合区域,然后再对每个大的区域做第二次分割的两步分割超像素生成算法。2.在闭合区域生成算法中,提出了一种主动边缘生长算法得到独立的闭合区域。主要是对每一个非闭合的边缘端点通过局部像素点梯度和颜色差异比较来寻找合适的生长点对该点进行边缘生长,从而得到了闭合边缘图像的结果。3.在对图像闭合区域做进一步分割的算法中,研究和分析了根据区域的颜色和像素点的位置分布将大的区域不断二分,再将噪声区域根据相似性与邻域进行合并的方法,最终得到超像素生成的结果。然后做了大量实验,与其他的超像素生成方法进行了比较,并提出了超像素种类直方图统计法的评价标准。4.针对本文提出的超像素生成方案,本文最后设计了一些图像处理模块,通过将这些模块级联的方式,在VC++软件平台上最终实现了本文的算法。本文提出的超像素生成算法大量使用图像像素点的基本颜色信息和空间坐标对图像进行分割,所以具有方法思路简单、易于实现,且分割效果较好的特点。