多相图像分割是目前图像处理与计算机视觉等领域的研究内容之一,在医学图像处理,遥感图像处理及机器视觉等领域具有重要应用。由于问题的复杂性,多相图像分割的建设与计算方法引起了图像处理与计算机视觉等领域的广泛关注。通过水平集方法可方便的建立多相图像分割的数学模型。本文采用变分水平集方法建立了一种新的多相图像分割的数学模型,包括的工作主要有:提出了一种新的基于变分水平集方法的多目标检测模型。这种模型实现了用n-1个水平集方程对n-1个目标和背景共n个区域进行检测。其次,结合测地主动区域模型的概念,在测地主动轮廓线模型的基础上增加了基于概率分布区域的表达,将模型推广到Gaussian分布,Rayleigh分布和其他许多分段常值分布情形。然后,在模型中用Heaviside函数定义了水平集函数所划分的各个区域的特征函数,从而解决了分割过程中产生重叠和真空的问题,并用符号距离函数对水平集函数进行约束,避免了水平集函数的重复初始化。本文根据提出的模型设计了PDEs并推导了对应的半隐式差分格式,并通过一些具体算例对文中提出的观点进行了可行性验证。