随着人们对图像处理技术的需求与日俱增,图像处理技术越来越受到人们的重视。计算机技术的快速发展也给图像处理技术的广泛应用提供了广阔的平台。图像分割是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,也是对图像进行分析,研究的关键和重要基础。由于图像的复杂多样性,很难找到一种通用的图像处理方法。Kass等人于1988年提出了图像分割的主动轮廓模型(Active Contour Models,或Snake模型),开拓了图像分割的新思路并在相关领域得到了广泛应用研究,目前已经发展成为图像分割最为活跃的研究领域之一。本文利用主动轮廓模型对图像分割进行了研究,提出了两类改进算法,主要内容如下:(1)对传统Snake的数学模型及相关发展进行了综述,应用变分法对模型求解进行了详细的推导。(2)提出了一种新的基于P-Snake模型的图像边缘提取方法。将P-Snake模型与气球模型相融合,应用贪婪算法进行求解,通过对乳腺肿瘤的边缘提取进行仿真实验,结果表明提出的算法降低了时间复杂度,克服了直角坐标系下轮廓控制点积聚的缺点,得到了更为光滑的轮廓线,取得了满意的分割效果。(3)提出了一种改进的Dual-Snakes模型。针对传统模型不能提取深凹陷区域轮廓的缺点,如心形图像,利用极坐标系下轮廓控制点具有有序排列的优势,引入了一种内外轮廓之间的相互作用力,使得轮廓线变形在演化过程中更具有方向性,实验表明提出的Dual-Snakes模型能够提取深凹陷区域的边缘。