耦合系统已经成为非线性动力学研究的热点问题，大量实验证实耦合系统会出现同步现象，在许多生理实验中经常观察到耦合的神经元之间的同步现象。耦合神经元的同步已经成为耦合系统的中心问题，特别是振荡同步。根据时间相关性理论（the temporal correlation theory），神经元集群利用同步振荡处理图像分割，边缘提取，联想记忆和模式识别等诸多问题。因此许多人利用具有单个极限环的神经元，通过局部耦合组成神经网络，解决视觉信息处理的问题。Deliang Wang和David Terman等人利用带有一个极限环的LEGION模型模拟视神经实现了图像分割。但是实际中发现神经元在γ频率（30Hz~80Hz）间振荡，因此神经元系统应该具有多个极限环，即具有不同的振荡频率。因此应该利用具有多个极限环的神经元来模拟视神经。基于振荡同步，本文研究了：(1)理论分析了带有三个极限环的一类特殊方程，包含两个稳定极限环和一个非稳定极限环，以及在多个这类方程中加入耦合项后在图像分割中的应用；(2)改进原有的Kuramoto模型，将全局耦合变为局部耦合，相位耦合变为频率耦合，应用于图像分割；(3)在改进后的Kuramoto模型与中心神经元耦合，模拟视觉注意力选择的过程。