【摘要】提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准确率和适应性。加入双阱势的距离正则项以避免水平集重新初始化,提高效率,从而得到一个自适应阈值与区域信息相结合的水平集演化模型。