随着彩色图像各类应用的日益普及,提高其处理质量和计算效率是目前图像处理研究领域的一个重要方向。区别于传统的分离再合成的单色技术,基于矢量和超复数的彩色图像处理方法考虑了像素各通道间的光谱关联,显示出较好的应用和理论研究意义。由于传感器和传输设备的噪声干扰,滤波除噪是各类图像系统的必要组成部分,其处理质量直接影响到其视觉效果和后期识别精度。针对多通道脉冲噪声的消除问题,经典的矢量中值滤波算法及其扩展方法避免产生了原图中未出现过的颜色值,但也存在计算效率较低和对图像细节的保存度不够好等缺点。同时超复数傅立叶变化扩展了经典傅立叶变换处理的信号范围,作为彩色图像处理的新理论也待扩展其适用范围。本文针对此类问题,展开了以下研究：1.研究了彩色图像的滤波窗口内中心像素等级值与脉冲噪声比例之间的关系,提出了基于等级值的双阈值矢量滤波算法。在此基础上分析了阈值随等级值变化的情况,进一步提出了等级阈值的开关型矢量滤波算法。通过在彩色图像库上图像质量评价的参数进化学习方法,确定了等级阈值的参数取值。仿真实验表明该类方法在消除各类脉冲噪声的同时,也能较好的保存了图像细节和边缘信息。2.针对经典矢量中值滤波算法中存在大量矢量距离运算量的问题,分析了带矢量距离矩阵滤波和快速对等滤波的邻近滤波窗口内矢量距离计算之间的关系,分别针对上述两类滤波提出了两种新的快速计算方法。该两种快速计算方法通过设计的矢量距离计算方法和存储策略,有效地减少了滤波窗口内的矢量计算次数,提高了滤波处理方法的整体计算速度。在对等组滤波的快速方法中,采用了模糊测度的矢量颜色距离计算模式,也进一步提高原方法的滤波效果。3.针对图像系统采集及通讯过程中可能同时存在的脉冲-高斯混合噪声的情况,提出了采用纹理分析的双线性矢量滤波算法。通过对噪声像素的预判断、滤波窗口内纹理结构的分析及基于聚类簇的双线性滤波,得到了一种能适合该类混合噪声的新矢量滤波算法。4.针对彩色图像在旋转、尺度和平移变换下的频域图像匹配问题,提出了采用超复数傅立叶-梅林变换的频域彩色图像的匹配方法。该方法克服了经典傅立叶-梅林变换中对彩色图像色彩信息丢失而导致的匹配错误。同时本文提出并分析了完整的超复数傅立叶-梅林变换的计算流程。通过在各类变换图像间的匹配实验证明,该方法比经典傅立叶-梅林变换能够更有效的估计各变换参数。