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利用活动轮廓线方法进行图像分割的一个重要缺陷是目标函数是非凸的,这不仅使得分割结果容易陷于局部极小,而且还使得一些快速算法无法开展.本文首先从贝叶斯风险估计的方法出发,针对B超幅度图像,给出一种基于Rayleigh分布的活动轮廓线模型.然后结合凸松弛的方法,得到一个新的放松的凸模型.原有模型和放松后模型的关系可由定理1给出.最后结合分裂Bregman算法,给出基于B超分割模型的快速算法.与传统梯度下降法相比较,本文提出的算法不仅能得到全局最优解,而且在算法收敛速度上也大大优于梯度下降法.