图像分割在是图像处理技术中的关键步骤,人们接触到的图像是由像素组成的复杂变化的系统,该系统所得的最优分割对于计算机来说是不可知的,很难用明确的数学模型得到最优解。特别是对于图像较复杂的情况,最优状态的求解更加困难。为了得到复杂的最优值,并快速、精确地分割目标图像,研究者们提出了很多图像分割算法。这些图像分割算法虽然分割出了目标图像,但还存在着一些不足。因此对于图像分割,至今没有一种完美的分割方法。本文提出了一种基于图模型能量最小化的图像分割算法。该算法中应用到了于马尔科夫随机场的粗糙度修正算法、水平集算法与图割法。将图像看做是无向概率图模型-马尔科夫随机场,图模型将图像像素之间的联系映射成马尔科夫随机场中节点与边之间的联系,并根据图像的先验条件构造出能量函数,这样,图像分割问题就转化成求解能量函数的最小值问题。本文应用图割法求解能量函数的最小值,从而分割目标图像。本文所提的图像分割算法使得图像分割不受图像大小的影响,提高了分割的稳定性;提升了图像分割的速度。且本文算法使得图像分割独立于图像初始轮廓,极大地提高了图像分割的精度与算法的运行速度。因此本文算法极大提高了图像分割的算法性能,具备以上精度与速度等多方面的优点,预示着本文提出的算法在图像分割方面会有一个好的应用前景。