图像分割在数字图像处理领域中占有举足轻重的地位。图像分割即是把感兴趣的目标部分进行分割并且提取出来,其是后续进行图像识别和分析的基础。图像分割具有广阔的应用前景。截至目前,人们已研究出许多种图像分割的方法,但是仍没有一种普遍适用于所有图像的分割方法。传统的小波变换仅在规则域——时域和频域内具有较好的局部特性,本文将研究范围拓展至不规则域——图域,利用图小波变换(Graph Wavelet Transform,GWT)方法来进行图像分割。本文主要完成以下工作:(1)通过阅读大量文献,了解国内外图像分割的研究进展,对比分析不同图像分割方法之间的优缺点,利用图小波变换结合哈尔小波的方法进行图像分割。(2)利用MATLAB进行实验仿真,分别利用Sobel、LOG、Canny和GWT四种算法对同一幅图像进行图像分割处理,并且对四组实验结果进行对比分析。(3)利用二维离散小波变换(2D-DWT)对同一幅图像进行图像分割处理,将得到的实验结果与利用GWT算法得到的实验结果进行对比分析。(4)通过分别设置不同的τ值和噪声级别,利用GWT算法对同一幅图像进行图像分割处理,对得到的实验结果进行对比分析。利用MATLAB进行实验仿真,通过实验结果可以得出:与Sobel、L(OG、Canny和2D-DWT四种算法相比,利用GWT算法进行图像分割,不仅能够有效地检测出图像的边缘信息,而且对噪声表现出较好的鲁棒性。