“数字化虚拟人”研究是当前国内外的热点问题之一，它结合人体形态学、生物学和物理学等信息，通过大量的计算处理，从而实现在计算机上重现的数字化虚拟人体，是进行真实人体进行实验研究的虚拟技术平台。医学图像分割技术是进行医学图像分析和处理中的关键性技术，而数字化可视人又是数字化虚拟人计划中的第一个阶段，所以医学分割技术为数字可视人准备了重建必要的基础工作。本文采用第三军医大学提供的中国可视化数字人数据集中的人体切片图进行研究。　　 形变模型分割法为在计算机和医学领域取得成功的关键技术。其中几何形变模型为重要部分，其结合曲线演化和水平集理论，将曲线或曲面运动隐式地由水平集函数的零水平集表示。水平集方法是通过求解高一维函数的偏微分方程以得到零水平集，从而确定图像边界的方法。　　 针对人体切片特点，解决传统分割方法对不均一图像处理难的问题，提出了混合水平集模型，其利用CV(Chan-Vese)模型的全局最优性，加上LBF(Local Binary Fitting)模型的局部信息对图像加强分割处理。最大特点是自适应地为在远离曲线边缘时增大全局项权值，同样在靠近曲线边缘时增大局部项权值，最终使曲线停止在目标轮廓边缘。通过实验，表明混合模型处理医学切片图具有较好的分割效果。　　 为处理好单水平集存在多目标区域分割难的问题，引出多相水平集的理论，通过实验表明对多区域复杂目标有很好的分割效果，进而将混合水平集模型做扩展改进，由单水集变为多相水平集，以两水平集为例演化曲线变为两条曲线同时进行运动，进一步提高了混合模型有可用性。