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水下环境复杂多变,导致声呐技术成像后的图像质量差,影响目标识别。为此,提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的水平集声呐图像分割算法。采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征,通过GMRF对各层纹理特征建模,以描述局部结构空间信息并降低对噪声的敏感度。根据各层纹理特征模型,对声呐图像进行由粗到细尺度的水平集分割以得到分割结果。实验结果表明,该算法在不同声呐图像中的分割准确度超过90%,优于Otsu算法,且具有较低的复杂度和较强的鲁棒性。