图像分割技术在数字图像处理中占着举足轻重的地位,是图像的特征提取、匹配以及目标识别的前置环节,在众多领域中的应用都较为广泛。由于图像分割的好坏直接关系到后续工作的研究进展,广大研究学者们提出了许多既经典又有效的分割算法。但随着数字图像技术的发展和应用领域的拓宽,一些经典的图像分割算法已不能应用于新的领域。因此,新的图像分割算法成为迫切之需并在这样的大背景下应运而生。尽管有许多新的图像分割算法已被提出,但对于图像分割算法的研究仍然是图像分割领域中的一个热点与难点,对广大学者们更是一个巨大的挑战。本文所做工作主要包括以下三个方面:(1)针对含有椒盐噪声的图像,提出了一种改进的基于中值滤波图像分割算法,分割效果较好。特别是当图像含有大量噪声的情况下,其效果比传统中值滤波算法的效果更加明显;(2)本文针对含有噪声的图像,提出了一种基于分段点乘运算的图像分割算法,使得图像中暗的部分更暗、亮的部分更亮,以提高目标和背景的对比度,进而改善图像的分割效果。在此基础上,针对人们的视觉效果,应用图像反转技术对图像进行分割,效果较为明显;(3)本文使用MATLAB工具进行了大量的仿真实验,并对实验结果进行了对比分析。结果表明,本文提出的改进算法分割效果较好。然后,将本文提出的方法,对医学图像进行了分割处理,也得到了较好的效果。