图像处理的各种应用一般不可能仅使用一种算法一步就达到目的。通常都有两个以上的步骤，每个步骤常常也会有多种算法可供选择。不同步骤的各种算法进行组合会形成数量极大的可能性路径，评判各条路径的好坏和寻找最优或可接受（较优）路径便是一个非常重要的问题。本论文针对多步骤算法序列中可能序列所构成的网络结构的优化问题，提出了动态规划链方法，并以图像分割的算法序列网络为例构进行了实验。本论文各章内容简述如下： 第一章首先阐述了本论文的研究意义，然后对与本论文研究主题有关的文献进行了综述，之后提出了本论文的研究目的和研究内容，最后，说明了本论文的主要创新点。 第二章在叙述了图像处理算法网络与一般的动态规划问题的四个重要区别之后，提出了基于建模与规划同步的机制动态规划链方法。在本章的最后，给出了求最优算法序列的方法与步骤。 第三章首先叙述了图像空间的概念，讨论了图像与随机过程的关系并出此提出了图像随机过程的概念。在提出了图像序参量的概念之后，本章提出了一系列的可用于充当图像处理算法评估指标的随机过程数字特征。作为补充，最后给出了其他一些评估指标。 第四章是前几章理论的实际运用，文中首先描述了图像分割的算法序列网络的概况，然后分别叙述了图像预处理阶段、边缘检测阶段和边缘连接阶段的算法选取情况。最后讨论了指标函数的选择和对指标的归一化问题并给出了具体的表达式。 第五章首先讨论了对图像分割网络应用动态规划链方法的基本实验环境并说明了具体的实验步骤，然后，借助几幅含有较多噪声的图像，求出了大量的数据和图像结果，在分析了这些数据之后，对运用动态规划链方法的效果进行评价。 第六章概述了本论文研究的主要成果与结论及对未来的展望。