彩色图像较灰度图像而言，含有更大的信息量和更丰富的视觉感受。与灰度图像相比，彩色图像不仅包含亮度信息，而且还有更多其他的有用信息，比如色调、饱和度等，因而在纹理图像分类、分割和图像边缘检测等领域有更好的应用场合。长期以来，彩色图像的处理方法是先选用合适的颜色模型(如RGB颜色模型)将彩色图像在颜色空间按颜色分量进行分解，得到多个单通道图像，然后对各通道分别进行处理。对各通道图像的处理以及最后对结果的融合过程中不可避免地发生信息丢失，忽略了彩色图像各分量间的内在联系，不能体现彩色图像像素作为一个整体所具有的潜在信息。针对这一问题，本文采用四元数来表示彩色图像像素，把RGB各通道的像素值作为一个整体来看待，从而避免了彩色信息的丢失。在对图像像素用四元数表达的基础上，本文将复数Gabor滤波器扩展到四元数空间，用四元数Gabor滤波器来对彩色图像进行处理。　　本文的研究主要是围绕着基于四元数Gabor变换的彩色图像处理展开，将四元数Gabor滤波器应用于彩色图像处理的两个方面：彩色纹理图像分类和彩色图像边缘检测。　　彩色纹理图像分类算法流程为：首先用四元数表示输入的彩色图像像素，根据四元数Gabor滤波器的定义和Gabor滤组的设计方法设计四元数Gabor滤波器组；然后用四元数Gabor滤波器组的每个滤波器对图像进行滤波，提取滤波后幅值图像的子带能量特征E，最后用最近邻距离法对图像进行分类。　　彩色图像边缘检测算法流程为：首先用四元数表示输入的彩色图像像素；构造四元数Gabor滤波器，对滤波器的频率和方向进行调制，设计一组用于对图像进行边缘检测的四元数Gabor滤波器组；用多通道四元数Gabor滤波器的奇Gabor变换函数g0(x，y)对彩色图像进行滤波；将卷积后的结果相加，把各方向的边缘检测的结果综合起来；对综合后的图像进行阈值化、细化处理。　　本文对两种算法结果各自进行了对比分析，总结了本文算法的优缺点，并对进一步的研究工作提出了一些建议。