在遥感图像中,数据海量性和非均匀性是其分割的难点和重点。为此,本文提出多主体框架下基于统计和聚类两种模型的遥感图像分割方法。多主体系统(MAS)体系结构由分割主体和协调主体组成。在基于统计模型方法中,首先假设图像中同质区域内像素满足同一独立的Gamma分布,依此建立合成孔径雷达(SAR)图像模型;为了刻画SAR图像中像素的类属性,建立标号场的马尔可夫随机场(MRF)模型;在贝叶斯理论框架下建立图像分割模型;在多主体系统框架下,结合MRF模型和遗传算法模拟图像分割模型;分割主体利用最大期望值算法估计MRF模型参数从而实现全局分割,协调主体利用遗传算法实现全局最优。在基于聚类模型方法中,首先利用规则划分技术将图像域划分为若干个子块,每个分割主体控制一个子块;在多主体框架下,分割主体通过模糊C均值(FCM)算法及与其它分割主体协作确定区域隶属数从而实现区域划分,协调主体负责协调各区域的类属性和类属中心,从而实现彩色遥感图像分割。为了验证提出方法的可靠性,分别对模拟图像、SAR图像及彩色遥感图像进行分割实验。实验结果表明,提出方法能够解决遥感图像分割困难的问题。通过对分割结果进行定性及定量评价,表明提出方法具有可行性和鲁棒性。