数字图像处理技术在近20多年的时间里，迅速发展成一门独立的具有强大生命力的学科。数字图像处理技术广泛应用于工业、军事、医学等领域，而且现在对能快速自动处理海量图像数据库技术的需求越来越强烈。 　　图像分割是图像理解和物体识别的第一步，是图像处理中的一个主要问题，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题。图像分割是许多图像处理任务中的一个关键环节，例如：图像描述、图像识别和基于目标的图像压缩等。图像分割的结果直接决定了这些图像处理任务的结果的质量。 　　图像分割是一个有挑战性的复杂问题。到目前，虽然已经有了各种类型的分割算法，但是这些方法普遍存在问题和缺陷，影响了性能和应用，因此需要继续探索新的途径，对图像分割继续深入研究。 　　人工生命是一个快速发展的多学科交叉的新兴研究领域，已经在解决现实世界中的很多复杂问题上显示出了潜在的应用前景。在图像分割的研究中引入人工生命的思想，将具有广阔的研究空间和很好的前景，将有希望发现新颖的解决策略。 　　本文提出一种新颖的自动图像分割模型——人工协作细胞模型(ACOCELLS)。在ACOCELLS中，图像被映射为环境。细胞生存于图像环境中，按照一系列体现生命特征的协作、繁殖、遗传、竞争等规则进化。不需要预先得到任何图片信息，图像分割通过细胞的进化，自动涌现出来。ACOCELLS模型是普适的，能够适应不同的应用的特定需求。实验结果表明此模型在图像分割领域具有很好的性能和应用潜力。