图像分割技术在图像处理和计算机视觉领域一直占据重要位置,针对图像分割的算法也一直是国内外学者的研究热点。在众多较为成熟的图像分割算法中,基于活动轮廓模型的目标轮廓提取方法以结合图像本身的特性与先验知识的特点获得了研究者们的广泛关注。梯度矢量流模型属于参数活动轮廓模型中的一种,能够为大多数图像分割问题提供一个良好的解决方案。本文首先介绍了图像分割技术的研究背景和意义,综述了细胞图像分割方法的研究现状。其次,详细阐述了传统Snake模型的基本原理和算法流程,以此为基础,介绍了气球力模型和GVF(Gradient Vector Flow)Snake模型,并通过仿真实验来对比这两种改进的Snake模型的分割效果。此外,就GVF Snake模型初始轮廓的设置方法进行了详细讨论,提出以Otsu法和边缘改进的Otsu法粗分割图像来提高初始轮廓设置的准确度,旨在获得较好的分割结果和较快的收敛速度。最后,由于宫颈细胞图像具有形状规整、细胞核居中、体积小且不透明等特点,将GVF Snake模型应用到宫颈细胞图像的分割中。本文的主要工作如下:1、基于传统Snake模型,对其基本原理及算法流程进行了论述并在MATLAB平台进行了仿真,然后对传统Snake模型的优缺点进行了阐述。针对多种改进的参数活动轮廓模型,着重分析了气球力模型与GVF Snake模型的原理与算法流程,通过仿真实验对比了两者的优劣。验证了GVF Snake模型在改进模型中的优势,同时也证明了GVF Snake模型能够极大地改善传统Snake模型对初始轮廓位置敏感的缺陷,能够显著地提高分割的准确度及改善算法的收敛结果。2、在研究GVF Snake模型的初始轮廓的设置中,详细地说明并对比了三种初始轮廓的设置方法:小波变换、分水岭算法和边缘检测算子。其中,重点对边缘检测算子中的Canny算子与LoG(Laplacian of a Gaussian)算子进行对比分析,选择了LoG算子作为本文中GVF Snake模型的轮廓提取方法,并通过MATLAB实验获得了目标物体准确且闭合的初始轮廓曲线。3、使用GVF Snake模型分割宫颈细胞图像的细胞质和细胞核,详细介绍了图像预处理的步骤,并对其中的灰度化和去噪方法都进行试验对比,以此选择适合于细胞图像的算法,对后续使用GVF Snake模型的分割有极大的帮助。在提取模型所需的初始轮廓前,提出了一种利用梯度边缘信息改进全局阈值的粗分割细胞核的方法,在提取初始边缘轮廓前将感兴趣的目标区域粗分割出来,同时定量地分析了粗分割的结果。将GVF Snake模型分割宫颈细胞图像的细胞质和细胞核的实验在MATLAB平台上实现,实验结果表明,GVF Snake模型能够较好地保持目标物体的轮廓线,可以准确地获得宫颈细胞中细胞质和细胞核的轮廓曲线,其分割结果符合预期效果。