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合成孔径雷达(SAR)图像是一种高分辨率图像,广泛应用于国防和生态环境等重要领域。由于存在无法抑制的乘性斑点噪声,SAR图像的处理方法与传统的光学图像有所不同,目前针对SAR图像的分割方法有基于特征的方法,基于结构的方法和基于模型的方法,但是对于不同的SAR图像还没有通用的分割方法。本文在经典马尔可夫随机场的基础上,主要研究基于三马尔可夫随机场的SAR图像分割,主要包括以下三个方面的内容：(1)提出了一种基于Gabor特征的三马尔可夫随机场SAR图像分割方法。该方法结合传统的基于马尔可夫场模型的图像分割方法,利用Gabor小波变换提取SAR图像的纹理特征建立三马尔可夫场中的附加场,主要解决现有的基于马尔可夫随机场模型分割问题中区域一致性差以及对相干斑噪声影响较敏感等问题。在纹理信息不太丰富的SAR图像中得到了满意的结果。(2)提出了一种基于模糊理论的三马尔可夫随机场SAR图像分割方法。该方法利用模糊马尔可夫场的技术对标号场进行模糊化,并结合三马尔可夫场的方法进行分割,抑制SAR图像相干斑噪声的影响,提高了边缘的准确性和保证了分割结果的区域一致性。主要解决现有基于三马尔可夫随机场模型分割问题中区域致性差的问题。在纹理比较复杂的SAR图像中也可以较好的进行分割。(3)提出了一种基于三马尔可夫场的SAR图像融合分割方法。该方法将传统的基于小波变换隐马尔可夫树分割模型的多尺度分割结果和基于像素的初分割结果进行结合,利用三马尔可夫场分割模型进行结果融合,充分利用了SAR图像的空间信息和多尺度信息,提高了分割结果的边缘准确性。