计算机视觉是图像信号处理的一个重要分支,它是包含图像信号处理、计算机、数学、心理学等多个领域的交叉学科,在军事、制造业、医学以及商业图形图像软件开发等方面具有重要的应用。人机交互式图像处理于近年兴起,并得到越来越多的重视。本文在总结了几种交互式图像分割方法的基础上,针对Live Wire算法中的最短路径求解和随机游走分割方法问题进行研究,主要工作如下：考虑到传统的Live Wire算法对噪声敏感,不能正确区分图像中的强弱边缘,以及运行速度比较慢等缺点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的Live Wire算法,利用PCNN求解用户标记的边缘种子点之间的最短路径,实现图像分割。实验结果表明,改进的算法达到了理想的分割效果,实现了比传统方法更快速、稳定的图像分割。尤其是当处理大分辨率图像时,速度优势明显。针对传统的随机游走算法图像信息描述单一和目标轮廓容易受到背景十扰的问题,对随机游走图像分割算法进行改进。建立了一种基于纹理相似性权函数表达形式,通过利用Gabor滤波器,将纹理特征引入到随机游走算法中,以此来突出图像的结构信息,最后根据Dirichlet边界条件,实现图像分割。实验结果表明,改进的算法更好地刻画了图像的结构信息,与传统方法相比,改进的算法在分割细节上体现了更好的适用性和分割准确性。