随着遥感技术的发展，高分辨率遥感图像逐渐走向普通大众，针对中、低分辨率的传统基于像素的图像处理方法已不再适应。在此情形下，面向对象的处理方法就应运而生了。面向对象的方法以对象代替像素作为图像不可再分的最小处理单元，能够充分利用对象的各种特征，提高处理精度。遥感图像分割作为遥感图像处理过程的关键一步，分割的好坏直接影响对图像的分析，理解和应用。将面向对象的方法应用到分割中，可以提高分割的精度，对后续步骤产生积极作用。本文从面向对象角度出发，研究遥感图像分割技术，主要完成的工作和创新点如下：根据高分辨率遥感图像的特点，在作分割处理之前，本文首先使用改进的多尺度Retinex算法对图像亮度进行局部增强，保持饱和度和色调不变，这样既可以增强图像对比度，又可以很好的保持图像的色彩信息。然后使用彩色直方图均衡化进一步增强图像。实验验证，从局部和全局两方面增强图像后，可以使图像色彩保持良好，增强效果明显，为下一阶段的分割作好必要准备。由于mean shift算法产生较少的过分割，符合大而细致的要求，本文采用meanshift算法进行预分割构建图像对象。Mean shift算法是通过迭代计算均值偏移的过程把相似像素点聚集成具有特定意义的对象。针对迭代过程时间复杂度高的特点，采用了一些策略及多线程技术改进迭代过程，以提高构建对象的效率。以面向对象的思想，将对象当作图像不可再分的最小处理单元，合并相似对象。首先计算对象内部像素灰度均值，根据均值差别最小准则合并尺度小于尺度阈值的对象。然后统计对象彩色直方图，根据对象直方图之间的欧氏距离进一步合并相似对象。最后提取对象轮廓用白色标出，选择对象中某一点的灰度值表示整个对象，输出分割图像。实验结果表明，本文提出的面向对象算法分割效果良好，能获得符合人眼视觉效果的分割结果。