近年来，随着信息技术的发展和计算机视觉研究的不断进步，彩色图像得到越来越广泛的应用。由于彩色图像颜色表达的复杂性，使得彩色图像与灰度图像相比处理起来更加困难、更具有挑战性，传统的基于灰度图像的处理方法已无法胜任彩色图像处理的要求。因此，很有必要对彩色图像处理一般方法和技术进行系统深入的研究，以适应日益发展的彩色图像信息处理的需求。 彩色图像中的人脸检测作为彩色图像处理范畴中的一个典型应用，近年来在各个领域受到了普遍重视。迄今为止，虽然涌现了大量的人脸检测算法，但是由于人脸检测问题的复杂性和困难性，彩色图像中的人脸检测问题并没有得到彻底解决。因此，有必要在前人方法的基础上，对彩色图像中的人脸检测方法进一步研究，以期获得更好的检测定位结果。 针对彩色图像在采集过程中，由于干扰的影响使一些图像信息变得模糊和对比度差的问题，本文提出一种基于小波分析和最大模糊熵的彩色图像增强方法。该方法首先在HSI彩色空间中对亮度分量I进行小波多尺度分解；然后，在不同分解尺度上对高频子带系数采用不同的非线性函数进行增强变换。对最大分解尺度上低频小波系数，进行基于最大模糊熵的模糊化处理，其中模糊化隶属度函数采用遗传算法进行优化。经过模糊化的低频小波系数，采用基于人眼视觉特性的增强算子进行增强处理。最后由经过增强处理的小波系数重构亮度分量I。对于饱和度分量S，采用指数拉伸方法进行增强处理，色调H保持不变。经过对HSI空间的亮度和饱和度分量的增强处理，可有效的实现对彩色图像的增强。 为了更好地去除彩色图像中各种类型的噪声污染，本文提出了一种基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器。该滤波器首先使用Lee滤波器对YCbCr彩色空间的三通道进行了加性噪声预处理；然后基于亮度分量图Y中每个像素8个方向上的基本梯度，以及它的3×3邻域窗口像素的结构和连通特性，提出了9条像素类型判别规则，把彩色图像的像素划分为脉冲噪声污染像素、边缘或细节像素和平滑区像素；最后，对三类像素在YCbCr彩色空间分别采用自适应最近邻矢量滤波器(ANNMF)、本文所改进盼自适应最近邻矢量滤波器(MANNMF)和本文所设计的基于正则化相似度的加权平均矢量滤波器(NSWAF)进行滤波处理，其中滤波器处理窗口的尺寸依赖于像素的邻域结构特性。 在彩色图像分割方法的研究中，本文提出一种基于快速模糊C均值聚类的彩色图像分割方法。对于彩色图像分割中的分类数和初始聚类中心的确定问题，本文提出一种基于直方图分析和RPCCL的方法。首先得到彩色图像R、G、B三颜色分量的直方图，再使用尺度空间滤波器对各颜色分量直方图进行处理，求得各颜色分量直方图滤波结果的一阶导数和二阶导数，从而得到各颜色分量直方图的峰值点即各颜色分量的聚类中心。对各颜色分量的聚类中心进行颜色组合，得到彩色图像所有可能的聚类中心。从这些可能的聚类中心中排除图像中不具有的颜色(中心)，然后将剩余的聚类中心采用RPCCL算法进行学习来确定实际的颜色类数目以及初始聚类中心；对于直接采用模糊聚类算法(FCM)进行分类计算量大、聚类速度慢的问题，本文提出一种快速模糊C均值聚类算法。首先对原始彩色图像进行分水岭变换，把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集，然后在CIEL<*>a<*>b<*>彩色空间基于这些子集的大小和均值点进行快速的模糊聚类，有效地提高了聚类的速度。最后，本文对模糊聚类的结果从空间位置和区域大小两个方面进行了后续处理，从而得到了最终的彩色图像分割结果。 基于梯度的边缘检测方法速度快，适合实时处理，本文对其进行了扩展并将其应用于彩色图像的边缘检测。梯度法边缘检测的不足之处是对噪声敏感，边缘较粗。为了保证边缘检测的运算速度，同时在获得良好的边缘特性的基础上具有较好的抗噪性能，本文提出了基于三次B样条小波变换和多信道信息融合的彩色图像边缘检测方法。具体地，首先对彩色图像的三幅伪灰度图像R、G、B分别利用三次B样条小波进行多尺度小波变换，针对某一具体尺度，求得小波变换在该尺度上的模和幅角，再利用幅角信息，求得小波变换的模极大值；然后采用自适应阈值技术对模极大值进行处理，得到每幅伪灰度图像的边缘图像；最后采用多信道信息融合技术对三幅边缘图像进行融合，并去除伪边缘点，从而得到最终的彩色图像边缘图像。本文根据实际应用对彩色图像中的人脸检测方法进行了研究，建立了一种实用的人脸检测方法。该方法由肤色分割、基于知识的人脸候选区域粗筛选、图像特征矢量获取、基于SVM的人脸分类器设计、基于SVM的人脸分类器的多尺度人脸检测五个主要部分组成。肤色分割部分，在非线性分段YCbCr彩色空间建立了次高斯函数的混合高斯模型作为肤色模型用于肤色分割；基于知识的人脸候选区域粗筛选部分，对于肤色分割所得到的皮肤二值分割图像进行了数学形态学滤波处理和基于知识的人脸候选区域粗筛选，得到了最终的人脸候选区域。最后，提取每一个人脸候选区域所对应的区域灰度图像并根据区域高宽比进行了后续的高度剪切处理：图像特征矢量获取部分，采用灰度图像的3类特征矢量组合得到图像特征矢量。最后对得到的图像特征矢量进行了PCA降维处理以得到最终的图像特征矢量；基于SVM的人脸分类器设计部分，选择与人类视觉特性相似的径向基函数作为SW的核函数，采用顺贯最小优化训练算法作为SVM的训练算法，以MIT CBCL人脸数据训练集中的人脸样本和自举方法得到的非人脸样本作为SVM的训练样本，进行基于SVM的人脸分类器的训练，得到最终的人脸分类器；基于SVM的人脸分类器的多尺度人脸检测部分，将基于知识的人脸候选区域粗筛选部分得到的人脸候选区域灰度子图像输入人脸分类器进行多尺度人脸检测，以确定该区域是否包含人脸并确定人脸的位置。 对上述所提出的彩色图像处理和人脸检测方法，本文均给予了实验验证和分析，证明了所提出方法的有效性。