数学形态学是一种重要的图像处理方法,组件树是对数学形态学理论及方法的进一步发展。与传统的基于结构元素的方法不同的是,组件树基于区域的概念进行图像处理。组件树是对图像内容的通用表示,其通过阈值截集产生灰度图像的连通分量,并使用有根树的结构组织阈值集合,能够很好的表示图像区域间的层次关系,组件树是一种很好的底层图像处理方法,可以为图像高层语义提取提供高效率的预处理手段。本论文研究基于组件树的图像处理方法和应用,这种方法的优势是对图像的处理可以通过对构造的图像组件树进行变换实现,并且从图像的低级处理到高级处理仅仅使用了组件树这一种数据结构。本文的主要工作如下:针对灰度图像组件树的表示,提出一种高效的面向结点的表示方法,将结点的索引和位置作为表示组件树结点的关键要素,以解决灰度图像组件树的遍历和结点处理问题。提出了一种针对静态手势图像的分类方法,首先采用高效的灰度图像组件树构建算法对手势图像建立组件树;由于原始图像通常存在噪声,组件树的结构相对复杂,存在大量小面积结点,因此综合考虑组件树的结点属性,使用多种滤波规则对组件树进行简化;从简化的组件树中找出对应于手势区域的组件树结点;然后提取组件树结点的多种属性信息,作为手势图像的特征描述;最后采用机器学习方法训练分类器,并验证分类器的分类效果。实验结果表明,本文使用的组件树滤波和简化方法能够用于提取图像中的感兴趣区域,提取的组件树结点属性能够较好地作为图像的特征并用于图像分类任务。