图像分割是图像处理与计算机视觉领域的重点和难点。图像分割是图像分析的基础，分割质量的好坏直接影响到后续的分析研究工作。现有的岩石节理裂隙分割算法基本上都是针对灰度图像的，而对于彩色图像的分割研究还比较少。因此探索一种有效的彩色岩石节理裂隙图像的分割算法就显得非常有必要了。 本文对目前国内外存在的图像分割方法以及纹理特征计算方法进行了较为全面的回顾与分析，根据彩色岩石节理裂隙图像的特点提出了一种基于分形纹理特征和颜色信息结合的分割算法。该算法把图像从 RGB 颜色空间转换到 CIE Lab 颜色空间，将 L 分量的多种分形特征综合，作为纹理特征，同时将 a、b 两个分量作为颜色特征，在此基础上定义了两个像素间的距离以及区域生长准则，采用区域生长法来实现分割。 通过对彩色岩石节理裂隙图像的分割实验，结果证实该算法很适合岩石节理裂隙的分割，能检测出丰富的图像细节，并且有较好的抗噪性能。通过与灰度共生矩阵算法的分割结果进行对比，可以看到本文算法的分割效果更好。 另外，算法中引入了分形特征距离和颜色特征距离，并分别为其赋予权值。如果图像的颜色信息比较复杂，可以选取较大的分形特征的权值和较小的颜色特征的权值；同理，如果图像的颜色信息较为简单，可以选取较小的分形特征权值和较大的颜色特征权值。