图像分割是数字图像分析中的重要环节，是长期以来国内外研究的热点问题。本文专注于血管图像领域的分割方法研究，针对不同形态的血管图像进行分割算法研究，总结各个算法的特性。 传统的边界跟踪算法在跟踪血管边界时，存在着容易偏离血管边界的缺点。本文对传统的边界跟踪算法加以改进，提出了边界对同步跟踪算法，在跟踪的过程中，能够判断是否偏离了血管边界或跟踪到了分支血管。图搜索边界跟踪算法将分割问题转化为最短路径问题，传统的图搜索采用Dijkstra算法求最短路径，而本文改进的图搜索算法采用了阈值算法求最短路径，在血管提取的应用中，显著提高了算法的效率。本文还讨论了基于区域的分割算法，经过调查分析，认为区域增长算法比较适合于血管分割。在对CT心脏血管提取的应用中，区域增长算法获得了较满意的分割效果。对活动轮廓模型本文也做了相关研究，比较了传统的活动轮廓算法与GVF活动轮廓算法的分割性能。