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图像分割是超声相控阵无损检测图像三维重建的关键环节,分割精度和效率是图像三维重建准确性与实时性的重要保障。由于超声相控阵无损检测图像中含有大量噪声且灰度不均匀,在使用传统的CV模型分割检测图像时采用固定迭代步长,这导致分割效率较低且精度不高。本文利用分水岭算法过分割的特性,在对图像做分水岭变换后,统计各区域中的像素数目与灰度信息,从而得到一个权重矩阵并引入CV模型中,得到一种自适应权重CV模型。在水平集函数迭代过程中,权重矩阵可以根据图像信息自适应调整迭代步长。实验表明,与CV模型和LBF模型相比,