随着新型遥感数据应用的日益广泛和深入,快速而准确的提取信息已成为制约遥感应用的瓶颈,对遥感图像进行分割已成为解决这个问题的重要手段之一。基于图论的图像分割方法能够获取图像的全局特征,并且算法结构和实现方法相对简单,容易应用到某些特定的领域中。另外基于图论的图像分割方法可以融合其他分割算法进行图像分割,获得良好的分割效果。因此基于图论的图像分割技术成为近年来图像分割领域的一个研究热点。　　本文系统深入地研究了基于图论的图像分割方法,并在此基础上实现遥感图像分割。主要研究内容如下:　　(1)介绍和分析了目前遥感图像的分割算法以及图论在遥感图像分割算法中的应用。简要的介绍了图论的基本理论,讨论了几个经典的图的分割算法。　　(2)针对最小割准则倾向于分割出孤立点的问题,对最小割准则的公式进行改进,在公式中添加一个能控制分割出来的区域大小的函数。另外,为了使改进后的最小割准则能够在遥感图像分割中的得到推广实现,首先对原图进行聚类,然后利用改进后的最小割准则实现遥感图像分割。　　(3)针对传统的归一化分割算法的实时性差的问题,为了提高基于归一化准则的图像分割速度,用欧式距离分式型的柯西函数代替欧式距离的幂指函数对权值计算公式进行改进,在此基础上,给出一种遥感图像区域分割算法。该算法首先对四叉树分割算法进行改进,根据遥感图像特征,给出一种新的区域一致性度量,然后使用改进后的四叉树分割算法进行预分割,最后使用归一化准则做指导对图像的过分割区域进行后处理。　　通过大量的仿真实验以及与已有算法的比较分析,证明了本文的两种算法的有效性和可行性,具有一定的理论研究价值和实用价值。