图像分割的主要任务是将图像中各自具有独特属性的目标和背景进行划分。在计算机视觉领域,图像分割技术一直作为对图像的先导操作而发挥着重要的作用。图像处理程序一般通过图像分割来定位目标区域,减少冗余数据的干扰,进一步对目标区域进行精准操作,从而准确地识别出目标物。基于活动轮廓模型的图像分割方法是一种灵活有效的图像分割方法,由于其方法本身易与交叉领域相结合而受到众多领域专家和学者的关注,产生了多种多样的基于活动轮廓模型的图像分割方法。本文针对基于活动轮廓模型的图像分割方法做的主要研究工作如下:首先,本文介绍了基于活动轮廓模型的图像分割方法相关的基础理论,主要包括曲线演化理论和水平集理论。同时对多种活动轮廓模型的原理进行了分析,并通过实验仿真对这几种经典活动轮廓模型方法的特点进行验证,根据实验结果分析了各种模型的优点及存在的问题。其次,针对经典的活动轮廓模型对灰度不均匀图像分割效果不理想的问题,本文提出了一种新的基于活动轮廓模型的图像分割方法。该方法深度挖掘局部信息和全局信息,通过偏差校正的方法拟合图像的全局信息,采用高斯核函数拟合图像的局部信息,同时引入权重系数使拟合项自适应地计算出全局和局部信息的拟合权重,从而提高图像分割的准确率。经过与多种分割方法的实验结果对比表明,本文所提方法可以得到更准确地分割结果。最后,着重研究了活动轮廓模型方法处理彩色图像的实时性问题。由于彩色图像比普通灰度图像多出两个通道的灰度信息,图像像素点数量及灰度值多样性都有了量级上的变化。因此,随着数据信息量的增加,分割速度也受到影响。为了解决分割方法的实时性问题,本文提出一种基于自然梯度下降法的快速图像分割方法,该方法通过引入阈值分割法对图像进行粗分割,粗分割的结果可以有效排除部分干扰区域,减少后续分割处理的数据量,用阈值分割的结果作为分割的初始轮廓。同时结合统计模型理论,采用自然梯度下降法优化求解分割方法的能量函数,从而有效地加快了分割方法的收敛速度。仿真实验结果表明,本文所提的改进方法在保证分割准确率的基础上显著提高了分割速度。